力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器
目录
- 力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器
- 1. 介绍
- 2. 问题描述
- 3. 示例
- 4. 解题思路
- 5. 算法实现
- 6. 复杂度分析
- 7. 测试与验证
- 测试用例设计
- 测试结果分析
- 8. 总结
- 9. 参考文献
- 感谢阅读
力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器
1. 介绍
在这篇文章中,我们将解析力扣经典150题中的第二十八题:盛最多水的容器。题目要求找出能够容纳最多水的容器,即找出数组中的两条线段,使得它们与 x 轴构成的容器能够容纳最多的水。
2. 问题描述
给定一个长度为 n 的整数数组 height,数组中每个元素表示垂直线的高度。找出数组中的两个元素,使得它们构成的容器能够容纳最多的水。
3. 示例
示例 1:
输入:[1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出:49
解释:图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表示为蓝色部分)的最大值为 49。
示例 2:
输入:height = [1,1]
输出:1
4. 解题思路
我们可以使用双指针法来解决这个问题:
- 使用两个指针
left和right分别指向数组的开头和结尾。 - 计算当前指针所指向的两条线段之间能够容纳的水的容量,即
min(height[left], height[right]) * (right - left)。 - 将
left指向的线段和right指向的线段中高度较小的那个向内移动,因为向内移动较小的线段,可能会找到更高的线段来容纳更多的水。 - 继续比较移动后的线段之间的水容量,更新最大水容量。
- 直到
left和right相遇,遍历结束。
5. 算法实现
public int maxArea(int[] height) {int left = 0, right = height.length - 1;int maxArea = 0;while (left < right) {int h = Math.min(height[left], height[right]);int width = right - left;int area = h * width;maxArea = Math.max(maxArea, area);if (height[left] < height[right]) {left++;} else {right--;}}return maxArea;
}
6. 复杂度分析
- 时间复杂度:O(n),其中 n 是数组
height的长度。双指针遍历一次数组。 - 空间复杂度:O(1),只使用了常数级的额外空间。
7. 测试与验证
测试用例设计
- 输入数组长度为2,包含两个元素。
- 输入数组长度为3,包含三个元素。
- 输入数组长度为9,包含多个元素。
测试结果分析
根据不同的测试用例,分析算法的输出结果,验证解决方案的正确性和有效性。
8. 总结
通过双指针法,我们可以高效地找出能够容纳最多水的容器,解决了该问题。本文详细介绍了解题思路、算法实现和复杂度分析,希望对读者理解该问题和解决方法有所帮助。
9. 参考文献
- LeetCode 官方网站
- 《算法导论》
- 《程序员面试金典》
感谢阅读
期待下一篇…
相关文章:
力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器
目录 力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器1. 介绍2. 问题描述3. 示例4. 解题思路5. 算法实现6. 复杂度分析7. 测试与验证测试用例设计测试结果分析 8. 总结9. 参考文献感谢阅读 力扣经典150题解析之二十八:盛最多水的容器 1. 介绍 在这篇文章中&…...
Rockchip Android13 Vold(二):Framework层
目录 前言 1、接收VolumeInfo状态 2、通知VolumeInfo状态变化 3、创建StorageVolume...
Oracle数据库故障类别及日常运维规划策略
一、故障类别 1、语句故障 单个数据库操作失败(select、insert、update或delete),如: 在表中输入无效的数据,解决方法:可与用户合作来验证并更正数据;执行操作,但权限不足&#x…...
电商技术揭秘九:搜索引擎中的SEO数据分析与效果评估
相关系列文章 电商技术揭秘一:电商架构设计与核心技术 电商技术揭秘二:电商平台推荐系统的实现与优化 电商技术揭秘三:电商平台的支付与结算系统 电商技术揭秘四:电商平台的物流管理系统 电商技术揭秘五:电商平台的个性…...
多线程传参以及线程的优缺点
进程是资源分配的基本单位 线程是调度的基本单位 笼统来说,线程有以下优点: 创建一个新线程的代价要比创建一个新进程小得多 与进程之间的切换相比,线程之间的切换需要操作系统做的工作要少很多 线程占用的资源要比进程少很多 能充分利用多…...
keil创建单片机工程
一、创建工程 打开Keil uVision4,依次选择 Project—>New uVision4 Project,选择工程保存路径及填写工程名称,如下图 然后点“保存”。在Select a CPU Data Base File中选择"STC MCU Database",点 "OK"&am…...
QT 串口助手 学习制作记录
QT 串口助手qt 学习制作记录 参考教程:QT初体验:手把手带你写一个自己的串口助手_qt设计串口助手的流程图-CSDN博客 Qt之串口编程(添加QSerialPort模块)_如何安装 qt串口模块教程-CSDN博客 串口调试助手࿱…...
Github 2024-04-13 Rust开源项目日报Top10
根据Github Trendings的统计,今日(2024-04-13统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下: 开发语言项目数量Rust项目10CUE项目1Go项目1Tauri: 构建小型、快速和安全的桌面应用程序 创建周期:1673 天开发语言:Rust协议类型:Apache License 2.0Star数量…...
大模型日报|今日必读的10篇大模型论文
大家好,今日必读的大模型论文来啦! 1.谷歌推出新型 Transformer 架构:反馈注意力就是工作记忆 虽然 Transformer 给深度学习带来了革命性的变化,但二次注意复杂性阻碍了其处理无限长输入的能力。 谷歌研究团队提出了一种新型 T…...
深度学习 Lecture 8 决策树
一、决策树模型(Decision Tree Model) 椭圆形代表决策节点(decison nodes),矩形节点代表叶节点(leaf nodes),方向上的值代表属性的值, 构建决策树的学习过程: 第一步:决定在根节点…...
打包 docker 容器镜像到另一台电脑
# 提交容器为镜像 <container_id> 容器id my_migration_image 镜像名称 docker commit <container_id> my_migration_image # 保存镜像为tar文件 docker save my_migration_image > my_migration_image.tar 在另一台电脑上导入上面的镜像,请…...
贪心算法--购买股票
给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。 在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。 返回 你能获得的 最大 利润 。 示例 1&a…...
在Mac主机上连接Linux虚拟机
前言 最近醉心于研究Linux,于是在PD上安装了一个Debian Linux虚拟机,用来练练手。但是每次在mac和Linux之间切换很是麻烦,有没有一种方法,可以在mac终端直接连接我的虚拟机,这样在mac终端上就可以直接操控我的Linux虚…...
前端如何单独做虚拟奖金池?
公司业务需求要做一个虚拟奖金池,具体是需求是,不需要后端数据支持,但是又需要不同用户看到的奖金池数据每次变动都是一致的,并且要在给定的最小最大值中变动。 一开始看需求,因为需要所有登录/未登录,不同…...
前端md5校验文件
前端获取文件的md5值,与文件一同传到后端,后端同样对md5值进行校验。如果相同,则文件未被损坏(其实这种方式优点类似于tcp、ip的差错校验,好像token也是这种方式) 项目准备 前端并不可能手写一个算法来实…...
总结SQL相对常用的几个字符函数
目录 字符的截取 substr() trim()、ltrim()、rtrim() 字符串的拼接 ||、 字符的大小写转换 upper(column_name):大写 lower(column_name):小写 字符替换 replace() 搜索字符 instr(column_name, substring_to_find,start,n_appearence) charindex(substring_to_fi…...
云计算笔记
RAID的组合方式 RAID0:多个硬盘同时工作,可提供性能,无冗余机制 RAID1:数据保存多份,提供冗余机制,性能受到影响 RAID3:存在数据盘和单独校验盘,数据写入 至数据盘后需要运算且将…...
网络安全学习路线-超详细
零基础小白,到就业!入门到入土的网安学习路线! 在各大平台搜的网安学习路线都太粗略了。。。。看不下去了! 建议的学习顺序: 一、网络安全学习普法(心里有个数,要进去坐几年!&#x…...
【多模态检索】Coarse-to-Fine Visual Representation
快手文本视频多模态检索论文 论文:Towards Efficient and Effective Text-to-Video Retrieval with Coarse-to-Fine Visual Representation Learning 链接:https://arxiv.org/abs/2401.00701 摘要 近些年,基于CLIP的text-to-video检索方法…...
VRRP——虚拟路由冗余协议
什么是VRRP 虚拟路由冗余协议VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol)是一种用于提高网络可靠性的容错协议。 通过VRRP,可以在主机的下一跳设备出现故障时,及时将业务切换到备份设备,从而保障网络通信的连续性和可…...
Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?
Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以? 在 Golang 的面试中,map 类型的使用是一个常见的考点,其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...
Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)
概述 在 Swift 开发语言中,各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过,在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下,…...
Qt Widget类解析与代码注释
#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...
智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢
随着互联网技术的飞速发展,消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁,不仅优化了客户体验,还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用,并…...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...
【生成模型】视频生成论文调研
工作清单 上游应用方向:控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...
C++.OpenGL (14/64)多光源(Multiple Lights)
多光源(Multiple Lights) 多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...
数据结构:泰勒展开式:霍纳法则(Horner‘s Rule)
目录 🔍 若用递归计算每一项,会发生什么? Horners Rule(霍纳法则) 第一步:我们从最原始的泰勒公式出发 第二步:从形式上重新观察展开式 🌟 第三步:引出霍纳法则&…...
大模型——基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程
基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程 下载安装Docker Docker官网:https://www.docker.com/ 自定义Docker安装路径 Docker默认安装在C盘,大小大概2.9G,做这行最忌讳的就是安装软件全装C盘,所以我调整了下安装路径。 新建安装目录:E:\MyS…...
Qwen系列之Qwen3解读:最强开源模型的细节拆解
文章目录 1.1分钟快览2.模型架构2.1.Dense模型2.2.MoE模型 3.预训练阶段3.1.数据3.2.训练3.3.评估 4.后训练阶段S1: 长链思维冷启动S2: 推理强化学习S3: 思考模式融合S4: 通用强化学习 5.全家桶中的小模型训练评估评估数据集评估细节评估效果弱智评估和民间Arena 分析展望 如果…...
