mirror of
http://bgp.hk.skcks.cn:10086/https://github.com/krahets/hello-algo
synced 2026-04-20 21:00:58 +08:00
22b3b568ef
* docs(ru): replace prose quotes with guillemets * docs(ru): replace prose semicolons with periods * docs(ru): align animation title forms * docs(ru): align figure and table references
100 lines
9.0 KiB
Markdown
100 lines
9.0 KiB
Markdown
# Задача о максимальной вместимости
|
||
|
||
!!! question
|
||
|
||
Дан массив $ht$, где каждый элемент обозначает высоту вертикальной перегородки. Любые две перегородки в массиве вместе с пространством между ними образуют контейнер.
|
||
|
||
Вместимость контейнера равна произведению высоты и ширины (площади), где высота определяется более короткой перегородкой, а ширина - разностью индексов двух перегородок в массиве.
|
||
|
||
Требуется выбрать две перегородки так, чтобы образованный ими контейнер имел максимальную вместимость. Пример показан на рисунке ниже.
|
||
|
||
|
||
|
||
Контейнер образуется произвольными двумя перегородками, **поэтому состоянием задачи служит пара индексов этих перегородок, обозначим ее как $[i, j]$**.
|
||
|
||
Согласно условию, вместимость равна произведению высоты на ширину, где высота определяется короткой перегородкой, а ширина - разностью индексов двух перегородок. Обозначим вместимость через $cap[i, j]$, тогда формула принимает вид:
|
||
|
||
$$
|
||
cap[i, j] = \min(ht[i], ht[j]) \times (j - i)
|
||
$$
|
||
|
||
Пусть длина массива равна $n$. Тогда число пар перегородок, то есть общее число состояний, равно $C_n^2 = \frac{n(n - 1)}{2}$. Самый прямолинейный подход - **перебрать все состояния**, после чего найти максимальную вместимость. Его временная сложность равна $O(n^2)$.
|
||
|
||
### Определение жадной стратегии
|
||
|
||
У этой задачи есть и более эффективное решение. Как показано на рисунке ниже, рассмотрим состояние $[i, j]$, где индексы удовлетворяют $i < j$, а высоты - условию $ht[i] < ht[j]$, то есть $i$ - короткая перегородка, а $j$ - длинная.
|
||
|
||
|
||
|
||
Как показано на рисунке ниже, **если в этот момент сдвинуть длинную перегородку $j$ ближе к короткой перегородке $i$, то вместимость обязательно уменьшится**.
|
||
|
||
Причина в том, что после смещения длинной перегородки $j$ ширина $j-i$ обязательно станет меньше, а высота определяется короткой перегородкой, поэтому высота либо останется прежней (если $i$ останется короткой перегородкой), либо уменьшится (если сдвинутая $j$ станет короткой перегородкой).
|
||
|
||
|
||
|
||
Рассуждая в обратную сторону, **только сдвигая короткую перегородку $i$ внутрь, мы можем получить шанс увеличить вместимость**. Хотя ширина при этом обязательно уменьшится, **высота может возрасти** (если после перемещения короткая перегородка $i$ станет выше). Например, на рисунке ниже после перемещения короткой перегородки площадь увеличивается.
|
||
|
||
|
||
|
||
Отсюда и выводится жадная стратегия для этой задачи: инициализировать два указателя по краям контейнера и на каждом шаге сдвигать внутрь указатель, соответствующий короткой перегородке, пока указатели не встретятся.
|
||
|
||
На рисунке ниже показан процесс выполнения этой жадной стратегии.
|
||
|
||
1. В начальном состоянии указатели $i$ и $j$ стоят на двух концах массива.
|
||
2. Вычислить вместимость текущего состояния $cap[i, j]$ и обновить максимальную вместимость.
|
||
3. Сравнить высоты перегородок $i$ и $j$, после чего сдвинуть короткую перегородку на одну позицию внутрь.
|
||
4. Повторять шаги `2.` и `3.` до тех пор, пока $i$ и $j$ не встретятся.
|
||
|
||
=== "<1>"
|
||
|
||
|
||
=== "<2>"
|
||
|
||
|
||
=== "<3>"
|
||
|
||
|
||
=== "<4>"
|
||
|
||
|
||
=== "<5>"
|
||
|
||
|
||
=== "<6>"
|
||
|
||
|
||
=== "<7>"
|
||
|
||
|
||
=== "<8>"
|
||
|
||
|
||
=== "<9>"
|
||
|
||
|
||
### Код реализации
|
||
|
||
Цикл в коде выполняется не более $n$ раз, **поэтому временная сложность равна $O(n)$**.
|
||
|
||
Переменные $i$, $j$, $res$ используют дополнительную память постоянного размера, **поэтому пространственная сложность равна $O(1)$**.
|
||
|
||
```src
|
||
[file]{max_capacity}-[class]{}-[func]{max_capacity}
|
||
```
|
||
|
||
### Доказательство корректности
|
||
|
||
Жадный алгоритм быстрее полного перебора именно потому, что каждый жадный шаг «пропускает» часть состояний.
|
||
|
||
Например, в состоянии $cap[i, j]$ перегородка $i$ является короткой, а $j$ - длинной. Если жадно сдвинуть короткую перегородку $i$ на одну позицию внутрь, то состояния, показанные на рисунке ниже, будут «пропущены». **Это означает, что позже мы уже не сможем проверить вместимость этих состояний**.
|
||
|
||
$$
|
||
cap[i, i+1], cap[i, i+2], \dots, cap[i, j-2], cap[i, j-1]
|
||
$$
|
||
|
||
|
||
|
||
Нетрудно заметить, что **эти пропущенные состояния на самом деле и есть все состояния, в которых длинная перегородка $j$ сдвигается внутрь**. Ранее мы уже доказали, что перемещение длинной перегородки внутрь обязательно уменьшает вместимость. Иными словами, пропущенные состояния не могут быть оптимальным решением, **поэтому их пропуск не приводит к потере оптимума**.
|
||
|
||
Приведенный анализ показывает, что операция перемещения короткой перегородки является «безопасной», а жадная стратегия действительно корректна.
|