代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II 、42. 接雨水

下一个更大元素II

503.下一个更大元素II
文章讲解：https://programmercarl.com/0503.%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%9B%B4%E5%A4%A7%E5%85%83%E7%B4%A0II.html
题目链接：https://leetcode.cn/problems/next-greater-element-ii/
视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV15y4y1o7Dw/

自己看到题目的第一想法

按照单调栈的第一题每日温度做代码逻辑，然后结合循环数组做改造。

看完代码随想录之后的想法

处理循环数组只需要将2个数组拼在一起，使用单调栈求下一个最大值就可以。不过这里会浪费一些空间。
可以直接将for循环执行2个size。然后在使用i匹配的地方都按照nums取模。

自己实现过程中遇到哪些困难

这里的循环数组一定要理解题意，只循环一次，不会无限循环。拿最后的和前面的比。

public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
    int[] result = new int[nums.length];
    Arrays.fill(result,-1);
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    stack.push(0);
  
    for(int i = 1; i < 2 * nums.length ; i++){
        while(!stack.isEmpty() && nums[i % nums.length] > nums[stack.peek()]){
            result[stack.peek()] = nums[i % nums.length];
            stack.pop();
        }
        stack.push(i % nums.length);
    }
    return result;
}

接雨水

42. 接雨水
文章讲解：https://programmercarl.com/0042.%E6%8E%A5%E9%9B%A8%E6%B0%B4.html
题目链接：https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/
视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1uD4y1u75P/

自己看到题目的第一想法

直接看题解

看完代码随想录之后的想法

分三种做法：
一、暴力解法
面积的计算按照列来计算，该列的高度与两边的最高高度的差值减去当前高度值即为可接雨水的面积值。
遍历当前节点，每遍历到当前节点时，向后遍历、向前遍历，拿到leftHeight和rightHeight。然后再进行计算：
int h = min(lHeight, rHeight) - height[i];
if (h > 0) sum += h; // 注意只有h大于零的时候，在统计到总和中
二、双指针优化
为了减少每次循环左右2边的最高值重复的计算，这里使用maxLeft和maxRight两个数组去记录每一个位置的左边最高高度记录（maxLeft）和右边最高高度记录（maxRight）
lHeight = maxLeft[i] = max(maxLeft[i-1],height[i]);
rHeight = maxRight[i] = max(maxRight[i+1],height[i]);
这里注意0位置和length-1位置
两次循环求出maxLeft和maxRight的所有值后，再使用一次循环求出最终的结果。
这样讲暴力法一的方法时间复杂度从O(n2)降到了O(n)。

三、单调栈
按照行去计算面积。栈内存储索引而不是值。栈内的元素从栈顶到栈底使用递增去存储。
整体分3种情况：
元素大于栈顶：将当前栈顶元素pop出来，新的栈顶和当前元素即为原栈顶的左右2个高，取较小的高然后再和原栈顶做减法然后再乘以右索引减去左索引。
元素等于栈顶：将原栈顶pop出来，新元素push进去。
元素小于栈顶：将元素push进去。
在计算过程中求和。要理解下面的图：
在这里插入图片描述

自己实现过程中遇到哪些困难

计算的整体思路差不多，刚开始没理解按行计算时的weight的下标为何按左右相减，后面按照代码随想录里的按行计算的图做了一遍推导后理解了。
代码：

public int trap(int[] height) {
    if(height.length <= 2){
        return 0;
    }
    int result = 0;
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    stack.push(0);
    for(int i = 1; i < height.length; i++){
        //三种情况
        // 元素大于栈顶：将当前栈顶元素pop出来，新的栈顶和当前元素即为原栈顶的左右2个高，取较小的高然后再和原栈顶做减法然后再乘以右索引减去左索引。
        // 元素等于栈顶：将原栈顶pop出来，新元素push进去。
        // 元素小于栈顶：将元素push进去。  
        if(height[i] < height[stack.peek()]){
            stack.push(i);
        }else if(Objects.equals(height[i],height[stack.peek()])){
            stack.pop();
            stack.push(i);
        }else{
            while(!stack.isEmpty() && height[i] > height[stack.peek()]){
                int mid = stack.pop();
                if(!stack.isEmpty()){
                    int h = Math.min(height[stack.peek()], height[i]) - height[mid];
                    // 雨水的宽度是 凹槽右边的下标 - 凹槽左边的下标 - 1（因为只求中间宽度）
                    int w = i - stack.peek() - 1 ;
                    result += h*w;
                } 
            }
            stack.push(i);
        }
    }
    return result;
}