算法篇：双指针之接雨水

算法：

接雨水的题目在leetcode上面出现了两次，不过解法却很不相同，一类是简单的双指针使用场景；一类是栈的典型实用。

这类题目的关键在于对题目的理解，以及拆解成简单的问题。

题目1:

算法：核心在于读懂题目
描述转换成：min(h[i],h[j])*(j-1)的最大值，有了这个之后很容易想到双指针
1. 偏移的策略是，h[i]和h[j]谁小，偏移谁，
2. 因为从上面的公式来看，只有min(h[i],h[j])变大才有可能让乘积变大。

题目2:

题目分析：
我们发现这种蓄水情况，需要先找到最高点，然后分别计算两边的蓄水情况，求和即可。
先找到数组里面最高的位置，然后从两边往中间靠拢，分别计算两边的数据之和。
1. 高1<高2:从左往右，第一个高的入栈，后续比他小或等于的计算数值，求和；
2. 高1==高2:从左往右，算法同1
3. 高1=0: 不入栈，不做计算；// 最左边

题目1:

https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/

代码实现：

func maxArea(height []int) int {
    if height == nil {
        return 0
    }
    i,j := 0,len(height)-1
    sum := 0
    for i<j {
        h := height[i]
        w := j-i
        // 移动高度小的那个位置
        if height[i] > height[j] {
            h = height[j]
            j-- 
        } else {
            i++
        }
        tmp := h*w
        if tmp > sum {
            sum = tmp
        }
        
    }
    return sum
}
// 算法：核心在于读懂题目
// 描述转换成：min(h[i],h[j])*(j-1)的最大值
// 有了这个之后很容易想到双指针
// 偏移的策略是，h[i]和h[j]谁小，偏移谁，
// 因为从上面的公式来看，只有min(h[i],h[j])变大才有可能让乘积变大。

执行结果：

题目2:

https://leetcode-cn.com/problems/trapping-rain-water/

代码实现：

/*算法：
先找到数组里面最高的位置，然后从两边往中间靠拢，分别计算两边的数据之和。
1.高1<高2:从左往右，第一个高的入栈，后续比他小或等于的计算数值，求和；
2.高1==高2:从左往右，算法同1
3.高1=0: 不入栈，不做计算；// 最左边
*/
func trap(height []int) int {
    // step 1: 找到数组的最高点
    top := getTopIndx(height)
    // step 2: 计算左半部分的蓄水和
    sum := Sum(height[:top])
    // step 3: 计算右半部分的蓄水和，这里是从右往左的排序，原因是蓄水池的对称性
    var rights []int 
    for i:= len(height)-1; i>top; i--{
        rights = append(rights,height[i])
    }
    sum += Sum(rights)
    return sum
}
func getTopIndx(arr []int) int{
    if len(arr) == 0 {
        return 0
    }
    max:= arr[0]
    top := 0
    for idx,v :=range arr {
        if max < v {
            max = v
            top = idx
        }
    }
    return top
}

func Sum(arr []int) int {
    if len(arr) == 0 {
        return 0
    }
    var sum int
    var max int = arr[0]
    for _,v:= range arr {
        if max < v {
            max = v
            continue
        }
        sum += max - v
    }
    return sum
}