给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。

找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

返回容器可以储存的最大水量。

**说明：**你不能倾斜容器。

输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出：49 
解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。

示例 2：

输入：height = [1,1]
输出：1

核心题解：盛最多水的容器（对撞双指针法）

1. 算法核心思想：木桶效应与贪心策略

这道题计算水量的核心公式是： 容器水量 = 两个柱子之间的距离 × 两个柱子中较短的那根高度

如果我们使用暴力枚举，把所有柱子的组合都算一遍，时间复杂度是 O(n2)，面对海量数据一定会超时。为了追求极致的性能，我们需要使用左右对撞双指针，并结合贪心思想来剪枝（砍掉不必要的计算）。

2. 核心灵魂拷问：为什么遇到短板才移动？

这是面试官必问的逻辑点：为什么只移动较短的那根柱子？ 我们可以这样推导证明： 初始时，左右指针分别指向数组的最左侧和最右侧，此时宽度最大。接下来我们要向内收缩指针：

• 如果移动长板（较高的柱子）：宽度必然减小，而受限于“木桶效应”，水面的高度最高也只能和原来的短板一样高，甚至可能变得更矮。因此，移动长板，面积一定会变小，这种操作毫无意义。
• 如果移动短板（较矮的柱子）：虽然宽度减小了，但我们有可能会遇到一根比原来更高的柱子，从而打破短板限制，让水面高度大幅提升，面积才有可能变大。

因此，我们的贪心策略极其明确：每次都舍弃掉当前较短的那根柱子，向内寻找更高的可能，并在中途不断记录出现过的最大面积。

class Solution {
public:
    int maxArea(vector<int>& height) {
        int front = 0;                        // 左指针
        int rear = height.size() - 1;         // 右指针
        int maxArea = 0;                      // 记录历史最高水量
        
        while (front < rear) {
            int len = rear - front;           // 计算当前底边宽度
            
            // 谁短就计算谁的面积，并把短板向内移动一步
            if (height[front] < height[rear]) {
                maxArea = max(maxArea, len * height[front]);
                front++;
            }
            else {
                maxArea = max(maxArea, len * height[rear]);
                rear--;
            }
        }
        
        return maxArea;
    }
};

4. 复杂度剖析

• 时间复杂度：O(n)。左右两个指针 front 和 rear 相对而行，直到相遇。整个数组中的每个元素最多只被访问一次，执行效率极高。
• 空间复杂度：O(1)。仅仅使用了几个额外的整型变量（指针和最大面积），没有申请任何新的数组或哈希表，内存消耗达到了理论最低。