盛最多水的容器
给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。
给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。
哪一个条件决定移动左指针,哪一个条件决定移动右指针?
左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
先说结论:这道题到底解决什么
怎样从“给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。”推导出 左右双指针 · 移动短板,并证明每次状态变化都不会漏掉答案?
中心结论:左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
- 1.暴力方案在哪里重复计算,为什么仍然是正确基线?
- 2.哪一个条件决定移动左指针,哪一个条件决定移动右指针?
- 3.不变量“移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。”为什么能保证算法安全前进?
完整题目与题意拆解
给出一个非负整数数组 a1,a2,a3,…… an,每个整数标识一个竖立在坐标轴 x 位置的一堵高度为 ai 的墙,选择两堵墙,和 x 轴构成的容器可以容纳最多的水。
在本站主例中,给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。
算法最终需要得到或观察:最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。
- • 输入:给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。
- • 机器需要维护:左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
- • 最终可观察结果:最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。
先看清算法到底要维护什么
先建立输入、目标、输出和第一批状态,不急着进入模板。
两端各放一个指针,初始宽度最大
第一层方案:暴力做法
从每个位置重新搜索会重复走过同一片区域;双指针利用方向或有序性一次排除不可能部分。
暴力方案的价值是确认题意并提供正确性基线。它通常会覆盖所有候选, 但没有保存已经确认的信息,因此同一状态会被重新计算。
重复工作究竟发生在哪里
把重复读取或重复搜索的区域明确标出,再决定优化必须保存什么。
两端各放一个指针,初始宽度最大
整体地图:先做什么,再做什么
- 1建模把输入翻译成“双向检查员”,明确答案需要观察什么。
- 2状态只维护 左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
- 3转移每一步按照 左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
- 4收尾读取 最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。,并复核边界与复杂度。
双向检查员:核心概念
每次移动都必须带着一个“被排除区域不可能含答案”的证明。
这道题不是为了记住一个组件名称,而是为了让状态具有可解释的语义:左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
- • 移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。
建立“双向检查员”心智模型
用主例建立核心状态,先预测下一步,再公开正确分支和理由。
两端各放一个指针,初始宽度最大
核心机制:状态如何一步步变化
这一题也是对撞指针的思路。首尾分别 2 个指针,每次移动以后都分别判断长宽的乘积是否最大。
左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
执行过程中持续维护:左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
正确性依赖以下不变量:移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。
面试时可以压缩为:面积 = 短板高 × 宽度。双指针从两端出发,每次移动较矮的一侧——移动高板宽度减小而短板不变,不可能更优;所以移动短板是安全的,O(n)/O(1)。
落到当前题,执行机制可以压缩为:左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。每一次更新都必须保持核心不变量,而不是只让样例碰巧得到正确答案。
一次状态转移为什么成立
集中观察一次选择、计算和状态写回,让变量变化与原因同时出现。
短板高 1,宽度 8,面积 8
正确性证明:为什么不会漏答案
初始化:算法开始时,全部合法候选仍在状态表示范围内;移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。
保持:执行“左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。”时,只删除已经能证明不可能的候选,并把新信息写回 左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
终止:没有待处理状态或达到命中条件时,当前可观察结果就是“最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。”。
完整执行过程
- 1题目与输入给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。 因为:左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
- 2L 是短板,L 右移移动较矮的一侧。 因为:移动较高一侧:宽度变小、短板不变,面积只会更差;只有移动短板才可能更优。
- 3R 是短板,R 左移移动较矮的一侧。 因为:移动较高一侧:宽度变小、短板不变,面积只会更差;只有移动短板才可能更优。
- 4面积 = 8 × 5 = 40用较矮一侧 8 乘宽度 5 得到面积。 因为:水面不可能高过短板,所以面积由短板决定。
- 5面积 = 6 × 4 = 24用较矮一侧 6 乘宽度 4 得到面积。 因为:水面不可能高过短板,所以面积由短板决定。
- 6L 是短板,L 右移移动较矮的一侧。 因为:移动较高一侧:宽度变小、短板不变,面积只会更差;只有移动短板才可能更优。
- 7面积 = 4 × 1 = 4用较矮一侧 4 乘宽度 1 得到面积。 因为:水面不可能高过短板,所以面积由短板决定。
- 8收尾与复杂度最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。 因为:时间 O(n) · 空间 O(1)。左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
从输入完整走到可观察结果
从主例第一帧运行到答案,时间轴始终显示当前状态、因果解释和下一步。
两端各放一个指针,初始宽度最大
把动画和 Go 代码逐行对应
代码窗口不会按容易漂移的固定数字行号硬绑动画,而是根据当前语义阶段, 在完整 Go 实现中定位选择、计算、写回或返回分支。当前变量与高亮行一起变化。
让每个动作都落到 Go 分支
重新执行关键分支,只显示当前代码附近窗口,并说明这行为什么在此刻运行。
两端各放一个指针,初始宽度最大
完整 Go 提交代码与最小测试
func maxArea(height []int) int {
max, start, end := 0, 0, len(height)-1
for start < end {
width := end - start
high := 0
if height[start] < height[end] {
high = height[start]
start++
} else {
high = height[end]
end--
}
temp := width * high
if temp > max {
max = temp
}
}
return max
}func main() {
// 1. 主例
// 输入:mode="max-area", array=[1,8,6,2,5,4,8,3,7]
// 期望:最大面积为 49(下标 1 与 8 的高度 8 与 7)。
//
// 2. 失败 / 未命中
// 检查:移动较高一侧:宽度变小、短板不变,面积只会更差。
//
// 3. 边界
// 空输入、单元素、最小合法规模,以及答案恰好落在边界的情况。
//
// 4. 迁移
// LC167 有序数组两数之和;LC42 接雨水
}Go 参考实现基于 halfrost/LeetCode-Go 的 MIT 许可代码整理,并按本站教学结构补充解释与动画映射。
正确性与复杂度
执行过程中只保留仍可能影响答案的状态。左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
额外状态主要用于维护:左指针 L、右指针 R、当前面积、历史最大面积。
- • 移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。
最容易写错的地方
移动较高一侧:宽度变小、短板不变,面积只会更差。
必须额外检查空输入、单元素、未命中或不可达情况,以及恰好落在边界的输入。
最后复盘:带走逻辑链
- 1题意给定高度数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7],找出两条线与 x 轴围成的最大水量。
- 2重复从每个位置重新搜索会重复走过同一片区域;双指针利用方向或有序性一次排除不可能部分。
- 3优化左右指针从两端出发(宽度最大);面积由短板决定,每步移动较矮的一侧。
- 4证明移动短板不会漏掉最优解:移动高板只会让面积变差。
- 5复杂度时间 O(n),空间 O(1)
- • LC167 有序数组两数之和
- • LC42 接雨水