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直觉
这个问题可以通过可视化图表来理解和解决。
通过图形化这个问题，可以简化解决过程。我们可以使用双指针技术来解决它。起初，左指针设置在数组的起点，右指针设置在数组的终点。目标是找到最大的可能面积，这个面积受指针指向的较短高度的限制。面积可以通过公式 min(height[left], height[right]) * (right - left) 计算。容器的高度受较短的两个高度之一限制。
为了最大化面积，我们应该移动指向较短高度的指针。这是因为移动指向较高高度的指针不会有助于找到更大的面积，因为容器的高度仍然会受较短高度的限制。具体来说，新高度将是 min(height[left], height[new_right])，它将小于或等于之前的较短高度，并且间隔距离也会缩小。因此，如果左指针指向较短高度，我们将其向右移动。相反，如果右指针指向较短高度，我们将其向左移动。
方法
- 初始化两个指针：左指针在数组起点，右指针在数组终点。
- 初始化一个变量
res来存储最大面积。 - 使用公式
res = max(res, min(height[left], height[right]) * (right - left))来计算面积并更新res。 - 移动指向较短高度的指针以尝试找到更大的面积。
- 设置提前停止条件：设
h为数组中的最大高度。如果(right - left) * h小于res，则意味着不可能找到更大的面积，因此我们可以跳出循环。
复杂度
- 时间复杂度：
O ( n ) O(n) O(n)- 我们只用两个指针遍历数组一次，时间复杂度为线性。
- 空间复杂度：
O ( 1 ) O(1) O(1)- 无论输入大小如何，我们只使用了常量空间。
代码
class Solution(object):
def maxArea(self, height):
"""
:type height: List[int]
:rtype: int
"""
l = 0
r = len(height) -1
h = max(height)
res = 0
while l < r:
if (r-l) * h <= res:
break
res = max(res, min(height[l],height[r]) * (r-l))
if height[l] <= height[r]:
l+=1
elif height[l] > height[r]:
r-=1
return res