LeetCode 1024. Video Stitching

最新推荐文章于 2024-07-14 17:45:58 发布

云解决方案架构师-章军伟

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BachelorZJW/article/details/89108719

本文介绍了一种基于贪心算法的视频剪辑优化方案，旨在从一系列片段中选择最少数量的片段来覆盖整个赛事视频，确保剪辑效果最佳且连续。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目意思：给你一些列视频片段，这些视频片段来自于一段时长为T的体育赛事，这些片是chips[i] 表示开始于chips[i][0] 结束于chips[i][1] 我们的要就是剪辑出一段一段时间为T的视频所需要的最小的视频数目。

解题思路：这是一道典型的贪心题目，要需要的剪辑的视频数目最小即可理解为开始的时间越早结束的时间越晚，那么视频的跨度越长所需要的视频数目就越少。在处理这种问题前我们一般将区间段进行一个排序，按照开始时间从小到大排序。然后我们从第一个开始时间找到最迟的结束时间（注意如果最小的结束时间 > 0 这表示 0 到这个开始时间前这段视频缺失即不能得到答案返回-1），记录下这个最迟的结束时间，片段数目+1 然后重复上述步骤。找到下一个开始时间在这个结束时间之前或者等于这个结束时间。找到这个片段记录下最迟的结束时间。一直重复。如果最大的结束时间大于T 那么我们就找到了。如果所有的片段遍历结束还没找到说明不能找到返回-1

代码如下：

 public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
        Arrays.sort(clips, new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] a, int[] b) {
                return a[0]-b[0];
            }
        });  
		int cnt = 0;
		int curStart = 0;
		int curEnd = 0; 
		for(int i = 0; i < clips.length; )  {
			int curMax = curEnd;
			if(clips[i][0] > curEnd) {
				return -1;
			}
			while(i < clips.length &&  clips[i][0] <= curEnd) {
				curMax = Math.max(curMax, clips[i][1]);
				i ++;
			}
            cnt ++;
			if(curMax >= T) {
				return cnt;
			} 
			curEnd = curMax;
		}
		return -1;
    }

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