- 方法一:
遍历每一列,然后求该列两边的最高的柱子高度,那么该列能存放的雨水量为两边柱子高度较低的一个柱子和当前列的高度差。
可以使用动态规划来优化求某一列的两边最高的柱子高度的过程,使用dp数组来保存,可以避免每次都重新遍历整个数组。
class Solution {
public int trap(int[] height) {
int sum = 0;
int[] max_left = new int[height.length];
int[] max_right = new int[height.length];
for (int i = 1; i < height.length - 1; i++) {
max_left[i] = Math.max(max_left[i - 1], height[i - 1]);
}
for (int i = height.length - 2; i >= 0; i--) {
max_right[i] = Math.max(max_right[i + 1], height[i + 1]);
}
for (int i = 1; i < height.length - 1; i++) {
int min = Math.min(max_left[i], max_right[i]);
if (min > height[i]) {
sum = sum + (min - height[i]);
}
}
return sum;
}
}
- 方法二:
利用单调栈的特性,构建一个单调递减栈,每次有元素出栈时,表明该元素比下一元素小,且不大于之前的元素,一次可以找到该元素左边比它大的元素,并求得再左,右两个元素之间较小值(木桶原理)并累加接水量。
class Solution {
public int trap(int[] height) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int res = 0;
for(int i=0; i<height.length; i++){
while(!stack.isEmpty() && height[stack.peek()] < height[i]){
int cur = stack.pop();
if(stack.isEmpty())break;
int l = stack.peek();
int r = i;
int h = Math.min(height[l], height[r]) - height[cur];
res += (r-l-1)*h;
}
stack.push(i);
}
return res;
}
}