洛谷低洼地Python

洛谷是一个在线的编程学习和竞赛平台，而洛谷低洼地是洛谷平台上的一个Python编程题目集合。在洛谷低洼地中，你可以找到各种不同难度级别的Python编程题目，从简单的入门题到复杂的算法题都有涵盖。

这些题目旨在帮助学习者提升他们的Python编程能力，并且通过解决这些问题来锻炼他们的思维和解决问题的能力。在洛谷低洼地中，你可以找到各种类型的题目，例如基本的输入输出、条件判断、循环、字符串处理、列表操作、函数定义等等。

如果你想在洛谷低洼地中练习Python编程，你可以先注册一个洛谷账号，然后选择相应的题目进行挑战。每个题目都有对应的输入和输出要求，你需要根据题目描述编写相应的Python代码，并确保你的代码能够正确地解决问题。

希望这个介绍对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

python gdal fillsinks 憛急智

Python GDAL是一个用于地理数据处理的库，其中的fillsinks函数用于填充地形数据中的洼地（sink）。洼地通常会造成地形数据分析中的问题，因此填充洼地可以提高地形数据的质量和准确性。

使用Python中的GDAL库的fillsinks函数可以以编程方式实现对洼地的填充。此函数将输入的地形数据作为参数，对其中的洼地进行处理，并创建填充后的地形数据。

在进行地理数据处理时，填充洼地是一个常见的步骤。这可以通过使用fillsinks函数来实现。fillsinks函数会检测地形数据中的低洼区域，并根据周围地形的高程值将其填充。这种填充方法能够减少地形数据中的异常值，并更好地反映实际地貌。

fillsinks函数还可以根据用户提供的参数进行不同的填充策略选择。例如，可以通过设置填充算法的参数来控制处理的深度范围，使其只填充特定深度以下的洼地。此外，该函数还提供了其他参数，如计算角度的方法和填充后的数据精度等。

总结来说，Python GDAL中的fillsinks函数提供了一种便捷的方式来处理地理数据中的洼地问题。通过使用该函数，可以有效地填充地形数据中的洼地，提高地形数据的质量和准确性，从而为地理数据处理和分析提供有力的支持。

xerxes​ 在游玩的途中，突然下起了雨，他看到了远处有几处洼地，他根据地平线的高度变化记录下了一组数。高度值为整数，相邻高度用直线连接。找出并统计有多少个可能积水的低洼地？如图：地高变化为 0 1 0 2 1 2 0 0 2 0​ 输入 两行，第一行 $n$​，表示有 $n$ 个数。第二​行连续 $n$ 个数 $h_i$ 表示地平线高度变化的数据，保证首尾为 $0$​。($3 \le n \le 10000，0 \le h_i \le 1000$)。 输出 一个数，可能积水低洼地的数目。

这道题目可以使用单调栈来解决。我们可以从左到右扫描整个数组，用单调栈来维护高度递减的位置。具体来说，我们可以将每个位置的高度压入栈中，如果当前高度比栈顶元素小，就将其压入栈中。如果当前高度比栈顶元素大，就可以计算积水的面积了。具体来说，我们可以弹出栈顶元素，然后计算以其为右边界的积水面积，直到栈顶元素比当前高度大。这个面积可以用当前高度和栈顶元素之间的距离与栈顶元素的高度之差来计算。最后将当前高度压入栈中，继续扫描下一个位置。

下面是使用 C++ 的代码实现：

#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    int ans = 0;
    stack<int> s;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int h;
        cin >> h;
        while (!s.empty() && h > s.top()) {
            int x = s.top();
            s.pop();
            if (!s.empty()) {
                int y = s.top();
                ans += (min(h, y) - x) * (i - y - 1);
            }
        }
        s.push(h);
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。