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解法一

求出前缀最大和后缀最大，用两者较小值减去当前高度，累加即可，这个思路容易想到，这里不赘述

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class Solution {
public:
    int trap(vector<int>& height) {
        vector<int> preMx(height.size()), postMx(height.size());
        int mx = 0;
        for (int i = 0; i < height.size(); i++) {
            preMx[i] = mx;
            mx = max(mx, height[i]);
        }
        mx = 0;
        for (int i = height.size() - 1; i >= 0; i--) {
            postMx[i] = mx;
            mx = max(mx, height[i]);
        }
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < height.size(); i++) {
            int mi = min(preMx[i], postMx[i]);
            if (mi - height[i] > 0) {
                ans += mi - height[i];
            }
        }
        return ans;
    }
};

解法二

主要学习单调栈的写法，解法一是考虑下竖着计算，计算每个位置的水的高度，而单调栈则是横着计算，如下图：
单调栈
维护一个栈，满足从栈底到栈顶元素大小递减。如果当前元素高于栈顶，且栈内有至少2个元素，则形成了一个凹槽，及一个图中横着的红色矩形，将它的面积累加即可，第一次写难在维护单调栈中计算面积和。

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class Solution {
    public int trap(int[] height) {
        int[] stack = new int[20010];
        int top = -1, ans = 0;
        for (int i = 0; i < height.length; i++) {
            while (top != -1 && height[i] > height[stack[top]]) {
	            //高度为(Math.min(height[i], height[stack[top-1]]) - height[stack[top]])
	            //宽度为(i - stack[top-1] - 1)
                if (top >= 1) {
                    ans += (Math.min(height[i], height[stack[top-1]]) - height[stack[top]]) * (i - stack[top-1] - 1);
                }
                top--;
            }
            stack[++top] = i;
        }
        return ans;
    }
}