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20
chapter_greedy/max_capacity_problem/index.html
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@@ -3398,19 +3398,19 @@
<h1 id="153">15.3 &nbsp; 最大容量问题<a class="headerlink" href="#153" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<div class="admonition question">
<p class="admonition-title">Question</p>
<p>输入一个数组 <span class="arithmatex">\(ht\)</span> ，数组中的每个元素代表一个垂直隔板的高度。数组中的任意两个隔板，以及它们之间的空间可以组成一个容器。</p>
<p>容器的容量等于高度和宽度的乘积（即面积），其中高度由较短的隔板决定，宽度是两个隔板的数组索引之差。</p>
<p>请在数组中选择两个隔板，使得组成的容器的容量最大，返回最大容量。</p>
<p>输入一个数组 <span class="arithmatex">\(ht\)</span> ，其中的每个元素代表一个垂直隔板的高度。数组中的任意两个隔板，以及它们之间的空间可以组成一个容器。</p>
<p>容器的容量等于高度和宽度的乘积（面积），其中高度由较短的隔板决定，宽度是两个隔板的数组索引之差。</p>
<p>请在数组中选择两个隔板，使得组成的容器的容量最大，返回最大容量。示例如图 15-7 所示。</p>
</div>
<p><a class="glightbox" href="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_example.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="最大容量问题的示例数据" class="animation-figure" src="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_example.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 15-7 &nbsp; 最大容量问题的示例数据 </p>
<p>容器由任意两个隔板围成，<strong>因此本题的状态为两个隔板的索引，记为 <span class="arithmatex">\([i, j]\)</span></strong> 。</p>
<p>根据题意，容量等于高度乘以宽度，其中高度由短板决定，宽度是两隔板的索引之差。设容量为 <span class="arithmatex">\(cap[i, j]\)</span> ，则可得计算公式：</p>
<p>根据题意，容量等于高度乘以宽度，其中高度由短板决定，宽度是两隔板的数组索引之差。设容量为 <span class="arithmatex">\(cap[i, j]\)</span> ，则可得计算公式：</p>
<div class="arithmatex">\[
cap[i, j] = \min(ht[i], ht[j]) \times (j - i)
\]</div>
<p>设数组长度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，两个隔板的组合数量（即状态总数）为 <span class="arithmatex">\(C_n^2 = \frac{n(n - 1)}{2}\)</span> 个。最直接地，<strong>我们可以穷举所有状态</strong>，从而求得最大容量，时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 。</p>
<p>设数组长度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，两个隔板的组合数量（状态总数）为 <span class="arithmatex">\(C_n^2 = \frac{n(n - 1)}{2}\)</span> 个。最直接地，<strong>我们可以穷举所有状态</strong>，从而求得最大容量，时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 。</p>
<h3 id="1">1. &nbsp; 贪心策略确定<a class="headerlink" href="#1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>这道题还有更高效率的解法。如图 15-8 所示，现选取一个状态 <span class="arithmatex">\([i, j]\)</span> ，其满足索引 <span class="arithmatex">\(i &lt; j\)</span> 且高度 <span class="arithmatex">\(ht[i] &lt; ht[j]\)</span> ，即 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 为短板、<span class="arithmatex">\(j\)</span> 为长板。</p>
<p><a class="glightbox" href="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_initial_state.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="初始状态" class="animation-figure" src="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_initial_state.png" /></a></p>
@@ -3425,13 +3425,13 @@ cap[i, j] = \min(ht[i], ht[j]) \times (j - i)
<p><a class="glightbox" href="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_moving_short_board.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="向内移动短板后的状态" class="animation-figure" src="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_moving_short_board.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 15-10 &nbsp; 向内移动短板后的状态 </p>
<p>由此便可推出本题的贪心策略：初始化两指针分裂容器两端，每轮向内收缩短板对应的指针，直至两指针相遇。</p>
<p>由此便可推出本题的贪心策略：初始化两指针分列容器两端，每轮向内收缩短板对应的指针，直至两指针相遇。</p>
<p>图 15-11 展示了贪心策略的执行过程。</p>
<ol>
<li>初始状态下，指针 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 分列与数组两端。</li>
<li>计算当前状态的容量 <span class="arithmatex">\(cap[i, j]\)</span> ，并更新最大容量。</li>
<li>比较板 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 和 板 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 的高度，并将短板向内移动一格。</li>
<li>循环执行第 <code>2.</code> 和 <code>3.</code> 步，直至 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 相遇时结束。</li>
<li>循环执行第 <code>2.</code> 步和第 <code>3.</code> 步，直至 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 相遇时结束。</li>
</ol>
<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="1:9"><input checked="checked" id="__tabbed_1_1" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_2" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_3" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_4" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_5" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_6" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_7" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_8" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_9" name="__tabbed_1" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_1_1">&lt;1&gt;</label><label for="__tabbed_1_2">&lt;2&gt;</label><label for="__tabbed_1_3">&lt;3&gt;</label><label for="__tabbed_1_4">&lt;4&gt;</label><label for="__tabbed_1_5">&lt;5&gt;</label><label for="__tabbed_1_6">&lt;6&gt;</label><label for="__tabbed_1_7">&lt;7&gt;</label><label for="__tabbed_1_8">&lt;8&gt;</label><label for="__tabbed_1_9">&lt;9&gt;</label></div>
<div class="tabbed-content">
@@ -3468,7 +3468,7 @@ cap[i, j] = \min(ht[i], ht[j]) \times (j - i)
<h3 id="2">2. &nbsp; 代码实现<a class="headerlink" href="#2" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>代码循环最多 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 轮，<strong>因此时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span></strong> 。</p>
<p>变量 <span class="arithmatex">\(i\)</span>、<span class="arithmatex">\(j\)</span>、<span class="arithmatex">\(res\)</span> 使用常数大小额外空间，<strong>因此空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span></strong> 。</p>
<p>变量 <span class="arithmatex">\(i\)</span>、<span class="arithmatex">\(j\)</span>、<span class="arithmatex">\(res\)</span> 使用常数大小的额外空间，<strong>因此空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span></strong> 。</p>
<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="2:12"><input checked="checked" id="__tabbed_2_1" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_2" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_3" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_4" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_5" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_6" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_7" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_8" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_9" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_10" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_11" name="__tabbed_2" type="radio" /><input id="__tabbed_2_12" name="__tabbed_2" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_2_1">Python</label><label for="__tabbed_2_2">C++</label><label for="__tabbed_2_3">Java</label><label for="__tabbed_2_4">C#</label><label for="__tabbed_2_5">Go</label><label for="__tabbed_2_6">Swift</label><label for="__tabbed_2_7">JS</label><label for="__tabbed_2_8">TS</label><label for="__tabbed_2_9">Dart</label><label for="__tabbed_2_10">Rust</label><label for="__tabbed_2_11">C</label><label for="__tabbed_2_12">Zig</label></div>
<div class="tabbed-content">
<div class="tabbed-block">
@@ -3740,8 +3740,8 @@ cap[i, i+1], cap[i, i+2], \dots, cap[i, j-2], cap[i, j-1]
<p><a class="glightbox" href="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_skipped_states.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="移动短板导致被跳过的状态" class="animation-figure" src="../max_capacity_problem.assets/max_capacity_skipped_states.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 15-12 &nbsp; 移动短板导致被跳过的状态 </p>
<p>观察发现，<strong>这些被跳过的状态实际上就是将长板 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 向内移动的所有状态</strong>。而在第二步中，我们已经证明内移长板一定会导致容量变小。也就是说，被跳过的状态都不可能是最优解，<strong>跳过它们不会导致错过最优解</strong>。</p>
<p>以上的分析说明，<strong>移动短板的操作是“安全”的</strong>，贪心策略是有效的。</p>
<p>观察发现，<strong>这些被跳过的状态实际上就是将长板 <span class="arithmatex">\(j\)</span> 向内移动的所有状态</strong>。前面我们已经证明内移长板一定会导致容量变小。也就是说，被跳过的状态都不可能是最优解，<strong>跳过它们不会导致错过最优解</strong>。</p>
<p>以上分析说明，移动短板的操作是“安全”的，贪心策略是有效的。</p>
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