• 算法实践——Twitter算法面试题(积水问题)的线性时间解法


    问题描述:在下图里我们有不同高度的挡板。这个图片由一个整数数组所代表,数组中每个数是墙的高度。下图可以表示为数组(2、5、1、2、3、4、7、2)。假如开始下雨了,那么挡板之间的水坑能够装多少水(水足够多)呢?

    Wall-1

    下图是装满水的情况,一个蓝色格子代表一个单位的水。下图中一共装了10个单位的水。

    Wall-2

    问题分析:

    先看看下图,判断哪个单元格的水能留下来。下图中的两个单元格,一个红色的单元格和一个绿色的单元格,哪个单元格的水是溜走了,哪个单元格的水能留下来?

    Wall-3

    很明显的,上图中的红色单元格的水会流走,绿色单元格的水会被留下来。

    那么,仔细看看这两个单元格的区别在哪儿

    区别就是,红色单元格只有右边的挡板比它高(不低于它),而绿色单元格左右两边都有挡板比它高(左边最高是5,右边最高是7)

    这也就很好的理解了,如果水要能留下来,必须左右两边的挡板都比它高才行。(很明显的,不管哪一侧的挡板比水低,水就会朝哪个方向流出去)

    于是,我给每个挡板定义了3个属性

    V属性:本挡板的高度

    L属性:本挡板左侧挡板的最高高度

    R属性:本挡板右侧挡板的最高高度

    那么,该挡板上方能积水的充要条件就是:L>V并且R>V

    如果该挡板能积水,则积水量为:Min(L-V,R-V)

    那么总的积水量就是所有挡板的积水量总和

    问题就变成,如何求出每块挡板的L属性和R属性

    用V、L、R三个数组标示挡板组的三个属性。一共有N块挡板,数组的下标从0到N-1。

    V(i)表示第i块挡板的高度、L(i)表示第i块挡板的L属性、R(i)表示第i块挡板的R属性

    可知的是L(0)=0,R(N-1)=0;

    不失一般性,考虑第i块挡板的L属性(i>0)。L(i-1)表示第i-1块挡板的L属性。那么,可知

    如果L(i-1)>V(i-1),则L(i)=L(i-1)

    如果L(i-1)≤V(i-1),则L(i)=V(i-1)

    综上所述:L(i)=Max(L(i-1),V(i-1))(i>0)

    同理可述:R(i)=Max(R(i+1),V(i+1))(i<N-1)

    而由于L(0)=0,R(N-1)=0。则说明第0、N块挡板(最左和最右的挡板)是不会积水的

    因此,计算L和R的属性以及计算积水量的下标从1开始到N-2即可

    代码如下:

    Public Class clsFillWater
        Public Shared Function FillWater2(ByVal ParamArray Nums() As Integer) As Integer
            Dim L(Nums.Length - 1) As Integer
            Dim R(Nums.Length - 1) As Integer
            Dim I As Integer
            Dim Result As Integer = 0

            If Nums.Length < 3 Then Return 0

            L(0) = 0
            R(Nums.Length - 1) = 0

            For I = 1 To Nums.Length - 2
                L(I) = Math.Max(L(I - 1), Nums(I - 1))
                R(Nums.Length - 1 - I) = Math.Max(R(Nums.Length - I), Nums(Nums.Length - I))
            Next

            For I = 1 To Nums.Length - 2
                If L(I) > Nums(I) AndAlso R(I) > Nums(I) Then
                    Result += Math.Min(L(I), R(I)) - Nums(I)
                End If
            Next

            Return Result
        End Function
    End Class

    从代码看,该算法的时间效率是O(N)的,是线性时间的。在文章 Twitter算法面试题详解(Java实现) 的评论中也有一个线性时间的算法(效率相当,可能还优于本算法),不过理解上不如这个简单明了。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/grenet/p/3413809.html
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