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# 15.3 最大容量问题

Question

输入一个数组 \(ht\) ，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。

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。

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。

图 15-7 最大容量问题的示例数据

容器由任意两个隔板围成，因此本题的状态为两个隔板的索引，记为 \([i, j]\) 。

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 \(cap[i, j]\) ，则可得计算公式：

\[ cap[i, j] = \min(ht[i], ht[j]) \times (j - i) \]

设数组长度为 \(n\) ，两个隔板的组合数量（状态总数）为 \(C_n^2 = \frac{n(n - 1)}{2}\) 个。最直接地，我们可以穷举所有状态，从而求得最大容量，时间复杂度为 \(O(n^2)\) 。

### 1. 贪心策略确定

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 \([i, j]\) ，其满足索引 \(i < j\) 且高度 \(ht[i] < ht[j]\) ，即 \(i\) 为短板、\(j\) 为长板。

图 15-8 初始状态

如图 15-9 所示，若此时将长板 \(j\) 向短板 \(i\) 靠近，则容量一定变小。

这是因为在移动长板 \(j\) 后，宽度 \(j-i\) 肯定变小；而高度由短板决定，因此高度只可能不变（ \(i\) 仍为短板）或变小（移动后的 \(j\) 成为短板）。

图 15-9 向内移动长板后的状态

反向思考，我们只有向内收缩短板 \(i\) ，才有可能使容量变大。因为虽然宽度一定变小，但高度可能会变大（移动后的短板 \(i\) 可能会变长）。例如在图 15-10 中，移动短板后面积变大。

图 15-10 向内移动短板后的状态

由此便可推出本题的贪心策略：初始化两指针，使其分列容器两端，每轮向内收缩短板对应的指针，直至两指针相遇。

图 15-11 展示了贪心策略的执行过程。

1. 初始状态下，指针 \(i\) 和 \(j\) 分列数组两端。
2. 计算当前状态的容量 \(cap[i, j]\) ，并更新最大容量。
3. 比较板 \(i\) 和板 \(j\) 的高度，并将短板向内移动一格。
4. 循环执行第 `2.` 步和第 `3.` 步，直至 \(i\) 和 \(j\) 相遇时结束。

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图 15-11 最大容量问题的贪心过程

### 2. 代码实现

代码循环最多 \(n\) 轮，因此时间复杂度为 \(O(n)\) 。

变量 \(i\)、\(j\)、\(res\) 使用常数大小的额外空间，因此空间复杂度为 \(O(1)\) 。

Python C++Java C#Go Swift JS TS Dart Rust C Kotlin Ruby Zig
max_capacity.py

    def max_capacity(ht: list[int]) -> int:
        """最大容量：贪心"""
        # 初始化 i, j，使其分列数组两端
        i, j = 0, len(ht) - 1
        # 初始最大容量为 0
        res = 0
        # 循环贪心选择，直至两板相遇
        while i < j:
            # 更新最大容量
            cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i)
            res = max(res, cap)
            # 向内移动短板
            if ht[i] < ht[j]:
                i += 1
            else:
                j -= 1
        return res

max_capacity.cpp

    /* 最大容量：贪心 */
    int maxCapacity(vector<int> &ht) {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        int i = 0, j = ht.size() - 1;
        // 初始最大容量为 0
        int res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            int cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.java

    /* 最大容量：贪心 */
    int maxCapacity(int[] ht) {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        int i = 0, j = ht.length - 1;
        // 初始最大容量为 0
        int res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            int cap = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = Math.max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.cs

    /* 最大容量：贪心 */
    int MaxCapacity(int[] ht) {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        int i = 0, j = ht.Length - 1;
        // 初始最大容量为 0
        int res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            int cap = Math.Min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = Math.Max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.go

    /* 最大容量：贪心 */
    func maxCapacity(ht []int) int {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        i, j := 0, len(ht)-1
        // 初始最大容量为 0
        res := 0
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        for i < j {
            // 更新最大容量
            capacity := int(math.Min(float64(ht[i]), float64(ht[j]))) * (j - i)
            res = int(math.Max(float64(res), float64(capacity)))
            // 向内移动短板
            if ht[i] < ht[j] {
                i++
            } else {
                j--
            }
        }
        return res
    }

max_capacity.swift

    /* 最大容量：贪心 */
    func maxCapacity(ht: [Int]) -> Int {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        var i = ht.startIndex, j = ht.endIndex - 1
        // 初始最大容量为 0
        var res = 0
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while i < j {
            // 更新最大容量
            let cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i)
            res = max(res, cap)
            // 向内移动短板
            if ht[i] < ht[j] {
                i += 1
            } else {
                j -= 1
            }
        }
        return res
    }

max_capacity.js

    /* 最大容量：贪心 */
    function maxCapacity(ht) {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        let i = 0,
            j = ht.length - 1;
        // 初始最大容量为 0
        let res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            const cap = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = Math.max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i += 1;
            } else {
                j -= 1;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.ts

    /* 最大容量：贪心 */
    function maxCapacity(ht: number[]): number {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        let i = 0,
            j = ht.length - 1;
        // 初始最大容量为 0
        let res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            const cap: number = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = Math.max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i += 1;
            } else {
                j -= 1;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.dart

    /* 最大容量：贪心 */
    int maxCapacity(List<int> ht) {
      // 初始化 i, j，使其分列数组两端
      int i = 0, j = ht.length - 1;
      // 初始最大容量为 0
      int res = 0;
      // 循环贪心选择，直至两板相遇
      while (i < j) {
        // 更新最大容量
        int cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i);
        res = max(res, cap);
        // 向内移动短板
        if (ht[i] < ht[j]) {
          i++;
        } else {
          j--;
        }
      }
      return res;
    }

max_capacity.rs

    /* 最大容量：贪心 */
    fn max_capacity(ht: &[i32]) -> i32 {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        let mut i = 0;
        let mut j = ht.len() - 1;
        // 初始最大容量为 0
        let mut res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while i < j {
            // 更新最大容量
            let cap = std::cmp::min(ht[i], ht[j]) * (j - i) as i32;
            res = std::cmp::max(res, cap);
            // 向内移动短板
            if ht[i] < ht[j] {
                i += 1;
            } else {
                j -= 1;
            }
        }
        res
    }

max_capacity.c

    /* 最大容量：贪心 */
    int maxCapacity(int ht[], int htLength) {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        int i = 0;
        int j = htLength - 1;
        // 初始最大容量为 0
        int res = 0;
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            int capacity = myMin(ht[i], ht[j]) * (j - i);
            res = myMax(res, capacity);
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i++;
            } else {
                j--;
            }
        }
        return res;
    }

max_capacity.kt

    /* 最大容量：贪心 */
    fun maxCapacity(ht: IntArray): Int {
        // 初始化 i, j，使其分列数组两端
        var i = 0
        var j = ht.size - 1
        // 初始最大容量为 0
        var res = 0
        // 循环贪心选择，直至两板相遇
        while (i < j) {
            // 更新最大容量
            val cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i)
            res = max(res, cap)
            // 向内移动短板
            if (ht[i] < ht[j]) {
                i++
            } else {
                j--
            }
        }
        return res
    }

max_capacity.rb

    ### 最大容量：贪心 ###
    def max_capacity(ht)
      # 初始化 i, j，使其分列数组两端
      i, j = 0, ht.length - 1
      # 初始最大容量为 0
      res = 0

      # 循环贪心选择，直至两板相遇
      while i < j
        # 更新最大容量
        cap = [ht[i], ht[j]].min * (j - i)
        res = [res, cap].max
        # 向内移动短板
        if ht[i] < ht[j]
          i += 1
        else
          j -= 1
        end
      end

      res
    end

max_capacity.zig

    [class]{}-[func]{maxCapacity}

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### 3. 正确性证明

之所以贪心比穷举更快，是因为每轮的贪心选择都会“跳过”一些状态。

比如在状态 \(cap[i, j]\) 下，\(i\) 为短板、\(j\) 为长板。若贪心地将短板 \(i\) 向内移动一格，会导致图 15-12 所示的状态被“跳过”。这意味着之后无法验证这些状态的容量大小。

\[ cap[i, i+1], cap[i, i+2], \dots, cap[i, j-2], cap[i, j-1] \]

图 15-12 移动短板导致被跳过的状态

观察发现，这些被跳过的状态实际上就是将长板 \(j\) 向内移动的所有状态。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，跳过它们不会导致错过最优解。

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。

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