435. 无重叠区间

我们可以选择按照左边界还是右边界进行排序。
按照 [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
假如我们按照右边界排序

当确定区间 1 和 区间2 重叠后,如何确定是否与 区间3 也重贴呢?
就是取 区间1 和 区间2 右边界的最小值,因为这个最小值之前的部分一定是 区间1 和区间2 的重合部分,如果这个最小值也触达到区间3,那么说明 区间 1,2,3都是重合的。
class Solution {
public:
// 按照区间右边界排序
static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
return a[1] < b[1];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if (intervals.size() == 0) return 0;
sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);
int count = 1; // 记录非交叉区间的个数
int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点
for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
if (end <= intervals[i][0]) {
end = intervals[i][1];
count++;
}
}
return intervals.size() - count;
}
};
763.划分字母区间

思路:
在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界,如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界,说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母,最远也就到这个边界了。
可以分为如下两步:
- 统计每一个字符最后出现的位置
- 从头遍历字符,并更新字符的最远出现下标,如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了,则找到了分割点

class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string S) {
int hash[27] = {0}; // i为字符,hash[i]为字符出现的最后位置
for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置
hash[S[i] - 'a'] = i;
}
vector<int> result;
int left = 0;
int right = 0;
for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界
if (i == right) {
result.push_back(right - left + 1);
left = i + 1;
}
}
return result;
}
}
56. 合并区间

思路:
先排序,我是按照右边界进行排序
然后把排序完的第一个放入保存的结果的地方,int end = result.back()[1],这是第一个的右边界,然后开始遍历interval,从坐标为1的开始,如果他的左边界小于end,就要合并,让右边界为max(result.back()[1], intervals[i][1])。
class Solution {
public:
vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
vector<vector<int>> result;
if (intervals.size() == 0) return result; // 区间集合为空直接返回
// 排序的参数使用了lambda表达式
sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b){return a[0] < b[0];});
// 第一个区间就可以放进结果集里,后面如果重叠,在result上直接合并
result.push_back(intervals[0]);
for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
if (result.back()[1] >= intervals[i][0]) { // 发现重叠区间
// 合并区间,只更新右边界就好,因为result.back()的左边界一定是最小值,因为我们按照左边界排序的
result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]);
} else {
result.push_back(intervals[i]); // 区间不重叠
}
}
return result;
}
};
文章讲述了在给定区间列表中,通过比较右边界对区间进行排序,处理区间重叠问题,并实现合并区间的算法。Solution类提供了几种方法,如根据右边界排序、检查区间重叠以及合并区间,以优化区间数据结构的处理。

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



