题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/description/

给定 n 个非负整数 $a_1,a_2,\cdots,a_{n-1},a_n$,每个数代表坐标中的一个点 $(i, a_i)$。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 $(i, ai_)$ 和 $(i, 0)$。

找出其中的两条线,使得它们与 $x$ 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

说明:你不能倾斜容器,且 $n$ 的值至少为 2。

示例:

输入: [1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出: 49

(引用来自官网上的)题解:

这种方法背后的思路在于,两线段之间形成的区域总是会受到其中较短那条长度的限制。此外,两线段距离越远,得到的面积就越大;

我们在由线段长度构成的数组中使用两个指针,一个放在开始,一个置于末尾;

此外,我们会使用变量 maxarea 来持续存储到目前为止所获得的最大面积;

在每一步中,我们会找出指针所指向的两条线段形成的区域,更新 maxarea,并将指向较短线段的指针向较长线段那端移动一步。

说实话,其实算法过程非常简单,实现起来也就个位数行的代码,但是,怎么证明这样的算法是正确的呢?

证明(以下参考https://segmentfault.com/a/1190000016654619):

假设最优解的容器的两个边界在位置 $L$ 和 $R$,高度为 $h(L)$ 和 $h(R)$,那么根据算法,由于每次左右指针中只有一个能移动一步,那么必然有一个先到达两个边界中的一个,

不妨假设是左指针先走到 $L$,即 $l=L$;那么此时右指针必然还没有走到 $R$,即 $r > R$;

那么,只要证明如下假设:接下来的每一步都只能是右指针左移一格,左指针始终不能动。就意味着我们的算法在枚举过程中,必然会在某一步走到最优解,从而使得算法得到的答案正确;

采用反证法:

若上述假设不成立,则意味着如下假设成立:必然存在某一步,是左指针右移一格,而右指针没有动;

则根据以上描述可知,在这一步的时候:$l=L<R<r$ 且 $h(l) = h(L) < h(r)$,由此可知此时边界为 $l$ 和 $r$ 的容器的容量 $S$ 为

$S = h\left( l \right) \times \left( {r - l} \right) = h\left( L \right) \times \left( {r - l} \right)$

然而,此时我们根据 $r > R \Rightarrow r - l > R - l = R - L$ 又有

$S = h\left( L \right) \times \left( {r - l} \right) > \min \left( {h\left( L \right),h\left( R \right)} \right) \times \left( {R - L} \right)$

很明显,$\min \left( {h\left( L \right),h\left( R \right)} \right) \times \left( {R - L} \right)$ 已经是最大的容积了,显然不应当存在不这还大的容器,

因此,证明了假设:当左指针先走到 $L$ 时,接下来的每一步都只能是右指针左移一格,左指针始终不能动;

类似地,也可以证明,当右指针先走到 $R$ 时,接下来的每一步都只能是左指针右移一格,右指针始终不能动;

证毕。

AC代码:

class Solution
{
public:
int maxArea(vector<int>& height)
{
int mx=,l=,r=height.size()-;
while(l<r)
{
mx=max(mx,min(height[l],height[r])*(r-l));
if(height[l]<height[r]) l++;
else r--;
}
return mx;
}
};

LeetCode 11 - 盛最多水的容器 - [双指针暴力]的更多相关文章

  1. Java实现 LeetCode 11 盛最多水的容器

    11. 盛最多水的容器 给定 n 个非负整数 a1,a2,-,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) ...

  2. 力扣Leetcode 11. 盛最多水的容器

    盛最多水的容器 给你 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找 ...

  3. [LeetCode]11. 盛最多水的容器(双指针)

    题目 给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找出其中的两 ...

  4. Leetcode 11.盛最多水的容器 By Python

    给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找出其中的两条线, ...

  5. LeetCode 11. 盛最多水的容器(Container With Most Water)

    题目描述 给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .画 n 条垂直线,使得垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找出其中的两 ...

  6. LeetCode:盛最多水的容器【11】

    LeetCode:盛最多水的容器[11] 题目描述 给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为  ...

  7. 【LeetCode】盛最多水的容器【双指针+贪心 寻找最大面积】

    给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找出其中的两条线, ...

  8. Leetcode题库——11.盛最多水的容器

    @author: ZZQ @software: PyCharm @file: maxArea.py @time: 2018/10/11 21:47 说明:给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an ...

  9. 【LeetCode】11. 盛最多水的容器

    题目 给定 n 个非负整数 a1,a2,...,an,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) .在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0).找出其中的两 ...

随机推荐

  1. 如何在页面中获取到ModelAndView绑定的值

    以下内容转自:https://blog.csdn.net/qq_16071145/article/details/51341052 springMVC中通过ModelAndView进行后台与页面的数据 ...

  2. 记一次数据库参数compatible降级[转]

    转:http://dbzone.iteye.com/blog/1042455 众所周知,Oracle参数compatible 主要用于启用Oracle针对某一版本的新特性.但此参数设置时,只能往上调, ...

  3. Git应用实践(二)

    [时间:2017-08] [状态:Open] [关键词:Git,git diff, git apply, git format-patch, git am, git log] 0-背景 距上次总结Gi ...

  4. oracle数据泵笔记

    1.创建目录 查询已有目录:select * from dba_directories 创建并授权: CREATE DIRECTORY dump_dir AS '/tmp/' grant read,w ...

  5. java框架篇---hibernate之连接池

    Hibernate支持第三方的连接池,官方推荐的连接池是C3P0,Proxool,以及DBCP.在配置连接池时需要注意的有三点: 一.Apche的DBCP在Hibernate2中受支持,但在Hiber ...

  6. 【iCore1S 双核心板_ARM】例程十:SYSTICK定时器实验——定时点亮LED

    实验原理: 通过STM32的三个GPIO口驱动三色LED的三个通道,设定GPIO为推挽输出,采用 灌电流的方式与LED连接,输出高电平LED灭,输出低电平LED亮,通过系统定时器实现 1s定时,每秒变 ...

  7. PaaS 应用引擎

    这里主要是梳理一下应用引擎(XXXX App Engine),它一般被归类到PaaS领域.应用引擎即提供了各种编程语言开发的应用所需的一整套运行环境:它开箱即用,你只需部署应用的代码即可,无需前期的环 ...

  8. CAP原理中的一致性

    CAP原理指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾.因此在进行分布式架构设计时,必须做出取舍.而对于分布式数据系统,分区容忍性是基本要求,否则就失去了价值.因此设计分布式数据系统,就是在 ...

  9. Spring AOP 详解[转]

    此前对于AOP的使用仅限于声明式事务,除此之外在实际开发中也没有遇到过与之相关的问题.最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP 来解决.一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方 ...

  10. Zookeeper系列四:Zookeeper实现分布式锁、Zookeeper实现配置中心

    一.Zookeeper实现分布式锁 分布式锁主要用于在分布式环境中保证数据的一致性. 包括跨进程.跨机器.跨网络导致共享资源不一致的问题. 1. 分布式锁的实现思路 说明: 这种实现会有一个缺点,即当 ...