[twitter] 墙之间的水坑能够装多少水

简介: “在这个图片里我们有不同高度的墙。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。上边的图可以表示为数组[2,5,1,2,3,4,7,7,6]” “假如开始下雨了,那么墙之间的水坑能够装多少水呢?” 解决思路: 1 初始化左指针为元素0的值,初始化右指针为元素size-1的值。 2 如果(左指针找到的左指针以左的最大值)小于(右指针找到右指针以右的最大值),将左指针向右移


“在这个图片里我们有不同高度的墙。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。上边的图可以表示为数组[2,5,1,2,3,4,7,7,6]”

“假如开始下雨了,那么墙之间的水坑能够装多少水呢?”

解决思路:

1 初始化左指针为元素0的值,初始化右指针为元素size-1的值。

2 如果(左指针找到的左指针以左的最大值)小于(右指针找到右指针以右的最大值),将左指针向右移动一位。否则右指针向左移动一位。重复过程直到两个指针相遇。

实现代码:

#include <iostream>
using namespace std;
int Calc(int[], int);
int main()
{
	int testcase_1[] = {2,5,1,2,3,4,7,7,6};
	int testcase_2[] = {2,5,1,3,1,2,1,7,7,6};
	int testcase_3[] = {6,1,4,6,7,5,1,6,4};
	int testcase_4[] = {1,2,4,6,7,8,7,6,4};
	cout<<Calc(testcase_1,9)<<endl;
	cout<<Calc(testcase_2,10)<<endl;
	cout<<Calc(testcase_3,9)<<endl;
	cout<<Calc(testcase_4,9)<<endl;
}

int Calc(int a[], int size)
{
	int left = 0;
	int right = size - 1;
	int max_left = a[left];
	int max_right = a[right];
	int sum = 0;
	while(left < right)
	{
		if (a[left] < a[right])
		{
			left++;
			if (a[left] > max_left)
			{
				max_left = a[left];
			}
			else
			{
				sum += max_left - a[left];
			}
		}
		else
		{
			right--;
			if (a[right] > max_right)
			{
				max_right = a[right];
			}
			else
			{
				sum += max_right - a[right];
			}
		}
	}
	
	return sum;
}
输出结果:

10

17

13

0

目录
相关文章
|
2天前
|
云安全 人工智能 自然语言处理
|
7天前
|
人工智能 Java API
Java 正式进入 Agentic AI 时代:Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进
Spring AI Alibaba 1.1 正式发布,提供极简方式构建企业级AI智能体。基于ReactAgent核心,支持多智能体协作、上下文工程与生产级管控,助力开发者快速打造可靠、可扩展的智能应用。
659 17
|
10天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
Meta发布并开源SAM 3,首个支持文本或视觉提示的统一图像视频分割模型,可精准分割“红色条纹伞”等开放词汇概念,覆盖400万独特概念,性能达人类水平75%–80%,推动视觉分割新突破。
728 57
Meta SAM3开源:让图像分割,听懂你的话
|
7天前
|
搜索推荐 编译器 Linux
一个可用于企业开发及通用跨平台的Makefile文件
一款适用于企业级开发的通用跨平台Makefile,支持C/C++混合编译、多目标输出(可执行文件、静态/动态库)、Release/Debug版本管理。配置简洁,仅需修改带`MF_CONFIGURE_`前缀的变量,支持脚本化配置与子Makefile管理,具备完善日志、错误提示和跨平台兼容性,附详细文档与示例,便于学习与集成。
328 116
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AgentEvolver:让智能体系统学会「自我进化」
AgentEvolver 是一个自进化智能体系统,通过自我任务生成、经验导航与反思归因三大机制,推动AI从“被动执行”迈向“主动学习”。它显著提升强化学习效率,在更少参数下实现更强性能,助力智能体持续自我迭代。开源地址:https://github.com/modelscope/AgentEvolver
482 37
|
22天前
|
域名解析 人工智能
【实操攻略】手把手教学,免费领取.CN域名
即日起至2025年12月31日,购买万小智AI建站或云·企业官网,每单可免费领1个.CN域名首年!跟我了解领取攻略吧~
|
1天前
|
Rust 安全
掌握Rust文件读取(从零开始的IO操作指南)
本教程手把手教你用Rust读取文件,涵盖`read_to_string`一次性读取和`BufReader`逐行高效读取,适合初学者掌握安全、高效的Rust文件操作,助你轻松入门系统编程。
147 113