算法实践——Twitter算法面试题(积水问题)的线性时间解法

简介:

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 IntegerAs 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。


    本文转自万仓一黍博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3413809.html,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
4月前
|
存储 算法 安全
如何控制上网行为——基于 C# 实现布隆过滤器算法的上网行为管控策略研究与实践解析
在数字化办公生态系统中,企业对员工网络行为的精细化管理已成为保障网络安全、提升组织效能的核心命题。如何在有效防范恶意网站访问、数据泄露风险的同时,避免过度管控对正常业务运作的负面影响,构成了企业网络安全领域的重要研究方向。在此背景下,数据结构与算法作为底层技术支撑,其重要性愈发凸显。本文将以布隆过滤器算法为研究对象,基于 C# 编程语言开展理论分析与工程实践,系统探讨该算法在企业上网行为管理中的应用范式。
132 8
|
4月前
|
监控 算法 数据处理
基于 C++ 的 KD 树算法在监控局域网屏幕中的理论剖析与工程实践研究
本文探讨了KD树在局域网屏幕监控中的应用,通过C++实现其构建与查询功能,显著提升多维数据处理效率。KD树作为一种二叉空间划分结构,适用于屏幕图像特征匹配、异常画面检测及数据压缩传输优化等场景。相比传统方法,基于KD树的方案检索效率提升2-3个数量级,但高维数据退化和动态更新等问题仍需进一步研究。未来可通过融合其他数据结构、引入深度学习及开发增量式更新算法等方式优化性能。
136 17
|
4月前
|
存储 监控 算法
基于 C# 时间轮算法的控制局域网上网时间与实践应用
在数字化办公与教育环境中,局域网作为内部网络通信的核心基础设施,其精细化管理水平直接影响网络资源的合理配置与使用效能。对局域网用户上网时间的有效管控,已成为企业、教育机构等组织的重要管理需求。这一需求不仅旨在提升员工工作效率、规范学生网络使用行为,更是优化网络带宽资源分配的关键举措。时间轮算法作为一种经典的定时任务管理机制,在局域网用户上网时间管控场景中展现出显著的技术优势。本文将系统阐述时间轮算法的核心原理,并基于 C# 编程语言提供具体实现方案,以期深入剖析该算法在局域网管理中的应用逻辑与实践价值。
97 5
|
6月前
|
算法
面试场景题:如何设计一个抢红包随机算法
本文详细解析了抢红包随机算法的设计与实现,涵盖三种解法:随机分配法、二倍均值法和线段切割法。随机分配法通过逐次随机分配金额确保总额不变,但易导致两极分化;二倍均值法优化了金额分布,使每次抢到的金额更均衡;线段切割法则将总金额视为线段,通过随机切割点生成子金额,手气最佳金额可能更高。代码示例清晰,结果对比直观,为面试中类似算法题提供了全面思路。
1150 16
|
8月前
|
算法 安全 Java
Java线程调度揭秘:从算法到策略,让你面试稳赢!
在社招面试中,关于线程调度和同步的相关问题常常让人感到棘手。今天,我们将深入解析Java中的线程调度算法、调度策略,探讨线程调度器、时间分片的工作原理,并带你了解常见的线程同步方法。让我们一起破解这些面试难题,提升你的Java并发编程技能!
266 16
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
1071 30
|
9月前
|
存储 算法
深入解析PID控制算法:从理论到实践的完整指南
前言 大家好,今天我们介绍一下经典控制理论中的PID控制算法,并着重讲解该算法的编码实现,为实现后续的倒立摆样例内容做准备。 众所周知,掌握了 PID ,就相当于进入了控制工程的大门,也能为更高阶的控制理论学习打下基础。 在很多的自动化控制领域。都会遇到PID控制算法,这种算法具有很好的控制模式,可以让系统具有很好的鲁棒性。 基本介绍 PID 深入理解 (1)闭环控制系统:讲解 PID 之前,我们先解释什么是闭环控制系统。简单说就是一个有输入有输出的系统,输入能影响输出。一般情况下,人们也称输出为反馈,因此也叫闭环反馈控制系统。比如恒温水池,输入就是加热功率,输出就是水温度;比如冷库,
1253 15
|
10月前
|
Java 编译器 程序员
Java面试高频题:用最优解法算出2乘以8!
本文探讨了面试中一个看似简单的数学问题——如何高效计算2×8。从直接使用乘法、位运算优化、编译器优化、加法实现到大整数场景下的处理,全面解析了不同方法的原理和适用场景,帮助读者深入理解计算效率优化的重要性。
148 6
|
11月前
|
算法 Java 数据库
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
40岁老架构师尼恩分享分库分表的基因算法设计,涵盖分片键选择、水平拆分策略及基因法优化查询效率等内容,助力面试者应对大厂技术面试,提高架构设计能力。
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)

热门文章

最新文章