标签：info lse trap inf ++ 技术 == alt ret
题目描述：
解题思路：
这道题主要是区分不同情况。假设从最左边的的柱子开始判断，因为该柱子的左边没有柱子，所以它一定是左边界柱子。那么我们就往右边寻找和这个柱子匹配的右边界柱子。有两种情况：
第一种情况，当右边有比该柱子高或一样高的柱子时，那么右边界柱子就一定是这根柱子，而中间的所有短柱子都是障碍物，所以我们需要计算左右边界的容量减去中间所有短柱子高度的和，就得到了这块区域最后的容量。之后以右边界柱子为起点，寻找下一个右边界柱子即可。
第二钟情况，当右边没有高度大于等于该柱子的柱子时，右边界柱子就是所有短柱子中最高的那一个。所以我们需要在遍历的过程中，记录下最高的短柱子的坐标。这种情况下，同样计算左右边界的容量减去中间柱子的高度和，就得到了最后的容量。然后以右边界柱子为起点，寻找下一个右边界柱子。
需要注意的是，我们可以在遍历过程中就记录中间短柱子的高度和，最后直接减去即可，避免重复遍历。另外左右两端如果有高度为0的柱子可以提前处理掉。
代码如下：
class Solution { public: int trap(vector<int>& height) { if (height.empty()) return 0; auto p = height.end() - 1; while (p >= height.begin() && *p == 0) --p; if (p + 1 == height.begin()) return 0; height.erase(p + 1, height.end()); int ret = 0; int i = 0; while (i < height.size() && height[i] == 0) ++i; while (i < height.size() - 1) { int j = i + 1, tall = j, sum = 0, tall_sum = 0; while (j < height.size()) { if (height[j] >= height[i]) break; if (height[tall] < height[j]) { tall = j; tall_sum = sum; } sum += height[j]; ++j; } if (j == height.size()) { ret += (tall - i - 1) * height[tall] - tall_sum; i = tall; } else { ret += (j - i - 1) * height[i] - sum; i = j; } } return ret; } };
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yxsrt/p/13196294.html
