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  • 代码随想录算法训练营第三十六天| 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间


    今天的三道题目,都算是 重叠区间 问题,大家可以好好感受一下。 都属于那种看起来好复杂,但一看贪心解法,惊呼:这么巧妙! 

    还是属于那种,做过了也就会了,没做过就很难想出来。

    不过大家把如下三题做了之后, 重叠区间 基本上差不多了

     435. 无重叠区间 

    与引爆气球相似,差不多;

    代码随想录

    1. public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
    2. Arrays.sort(intervals, (a,b)-> {
    3. return Integer.compare(a[0],b[0]);
    4. });
    5. int remove = 0;
    6. int pre = intervals[0][1];
    7. for(int i = 1; i < intervals.length; i++) {
    8. if(pre > intervals[i][0]) {
    9. remove++;
    10. pre = Math.min(pre, intervals[i][1]);//重点
    11. }
    12. else pre = intervals[i][1];
    13. }
    14. return remove;
    15. }
    16. 时间复杂度:O(nlog n) ,有一个快排
    17. 空间复杂度:O(n),有一个快排,最差情况(倒序)时,需要n次递归调用。因此确实需要O(n)的栈空间

     763.划分字母区间 

    代码随想录

    1. 时间复杂度:O(n)
    2. 空间复杂度:O(1),使用的hash数组是固定大小
    3. public List partitionLabels(String S) {
    4. List list = new LinkedList<>();
    5. int[] edge = new int[26];
    6. char[] chars = S.toCharArray();
    7. for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
    8. edge[chars[i] - 'a'] = i;
    9. }
    10. int idx = 0;
    11. int last = -1;
    12. for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
    13. idx = Math.max(idx,edge[chars[i] - 'a']);
    14. if (i == idx) {
    15. list.add(i - last);
    16. last = i;
    17. }
    18. }
    19. return list;
    20. }

     56. 合并区间  

    本题相对来说就比较难了。

    代码随想录

    本题的本质其实还是判断重叠区间问题。

    大家如果认真做题的话,话发现和我们刚刚讲过的452. 用最少数量的箭引爆气球 (opens new window)和 435. 无重叠区间 (opens new window)都是一个套路。

    这几道题都是判断区间重叠,区别就是判断区间重叠后的逻辑,本题是判断区间重贴后要进行区间合并。

    所以一样的套路,先排序,让所有的相邻区间尽可能的重叠在一起,按左边界,或者右边界排序都可以,处理逻辑稍有不同。

    按照左边界从小到大排序之后,如果 intervals[i][0] <= intervals[i - 1][1] 即intervals[i]的左边界 <= intervals[i - 1]的右边界,则一定有重叠。(本题相邻区间也算重贴,所以是<=)

    1. public int[][] merge(int[][] intervals) {
    2. LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
    3. Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
    4. res.add(intervals[0]);
    5. for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
    6. if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {
    7. int start = res.getLast()[0];
    8. int end = Math.max(intervals[i][1], res.getLast()[1]);
    9. res.removeLast();
    10. res.add(new int[]{start, end});
    11. }
    12. else {
    13. res.add(intervals[i]);
    14. }
    15. }
    16. return res.toArray(new int[res.size()][]);
    17. }

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/a20010616/article/details/132916415
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