合并区间和(三种情况需要合并)

文章介绍了一种在C++中处理区间合并问题的方法,通过先排序再合并,以求得最终合并后区间的个数。

给定 n 个区间 [li,ri][],要求合并所有有交集的区间。
注意如果在端点处相交,也算有交集。
输出合并完成后的区间个数。
例如:[1,3][1,3] 和 [2,6][2,6] 可以合并为一个区间 [1,6][1,6]。
输入格式
第一行包含整数 n
接下来 n 行,每行包含两个整数 l和 r。
输出格式
共一行,包含一个整数,表示合并区间完成后的区间个数。
数据范围
1≤n≤1000001≤≤100000,
−109≤li≤ri≤109−109≤≤≤109
输入样例:
5
1 2
2 4
5 6
7 8
7 9
输出样例:
3

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;// 定义了一个名为 PII 的数据结构
//用来表示一对整数,代表区间的起始和结束位置。
typedef pair<int,int>PII;//pair储存两个int命名PII
const int N=100010;
int n;
vector<PII> segs;//
void merge(vector<PII>&segs)
{
    vector<PII>res;//建立res存储新合并区间
    sort(segs.begin(),segs.end());//按左端点排序
    int st=-2e9,ed=-2e9;//
    for(auto seg:segs)//seg为迭代变量,segs为被迭代的范围
        //情况一:两个区间无法合并
        if(ed<seg.first)
        {
            if(st!=-2e9)res.push_back({st,ed});//将区间1放进res数组
                st=seg.first,ed=seg.second;//维护区间二
        }
        //情况二:两个区间可以合并||区间1不包含区间2,区间2也不包含2
        else ed=max(ed,seg.second);
        //实际情况三(区间1包含区间2)因为是按左排序不可能有区间2包含1
        if(st!=-2e9)
            res.push_back({st,ed});
    ////考虑循环结束时的st,ed变量,此时的st,ed变量不需要继续维护,只需要放进res数组即可。
    //因为这是最后的一个序列,所以不可能继续进行合并。

        segs=res;
}
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int l,r;
        cin>>l>>r;
        segs.push_back({l,r});//存储到区间向量中
    }
    merge(segs);
    cout<<segs.size()<<endl;
    return 0;
}

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### 区间合并算法的实现 区间合并算法的核心思想是通过排序遍历,逐步处理区间之间的重叠关系。以下是具体实现方法以及相关解释。 #### 1. 排序区间 首先需要对所有区间按照起始值进行升序排序。如果两个区间的起始值相同,则进一步按照结束值进行排序。这种排序方式确保了后续遍历时能够从左到右按顺序检查所有区间[^2]。 #### 2. 合并逻辑 在排序完成后,通过遍历每个区间,判断当前区间是否与前一个区间重叠。若重叠,则将两者合并为一个新的区间;否则直接将当前区间加入结果列表中。判断两个区间是否重叠的条件为:设两个区间分别为 `[a1, a2]` `[b1, b2]`,若 `a2 >= b1`,则说明这两个区间存在重叠,需要进行合并[^2]。 合并后的区间为 `[min(a1, b1), max(a2, b2)]`[^2]。 #### 3. 实现代码 以下是一个基于 Python 的区间合并算法实现: ```python def merge_intervals(intervals): if not intervals: return [] # 按照区间的起始值进行排序 intervals.sort(key=lambda x: x[0]) merged = [intervals[0]] # 初始化结果列表,包含第一个区间 for current in intervals[1:]: last_merged = merged[-1] # 判断当前区间是否与最后一个已合并区间重叠 if last_merged[1] >= current[0]: # 存在重叠 # 合并区间 merged[-1] = [last_merged[0], max(last_merged[1], current[1])] else: # 不存在重叠 merged.append(current) return merged ``` #### 4. 示例 假设输入的区间列表为 `[[1, 3], [2, 6], [8, 10], [15, 18]]`,则执行上述函数后输出的结果为 `[[1, 6], [8, 10], [15, 18]]`[^3]。 此算法的时间复杂度主要由排序步骤决定,为 O(n log n),其中 n 是区间的数量。遍历过程的时间复杂度为 O(n),因此总体时间复杂度为 O(n log n)[^2]。
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