56. Merge Intervals

本文介绍了一种合并重叠时间间隔的高效算法。通过自定义结构体表示时间间隔,并利用排序来简化合并过程。最终实现了一个时间复杂度为 O(nlogn) 的解决方案。

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问题描述

Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals.

For example,
Given [1,3],[2,6],[8,10],[15,18],
return [1,6],[8,10],[15,18].

题目链接:


思路分析

给出一系列的时间间隔,由自定义的struct,包含了开始时间start和结束时间end。将重叠的时间间隔合并。

根据间隔的开始时间排序,然后判断结束时间和下一个间隔的开始时间,决定是否push新的间隔进入res。

代码
/**
 * Definition for an interval.
 * struct Interval {
 *     int start;
 *     int end;
 *     Interval() : start(0), end(0) {}
 *     Interval(int s, int e) : start(s), end(e) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<Interval> merge(vector<Interval>& intervals) {
        if (intervals.size() == 0)
            return intervals;
        vector<Interval> res;
        sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](Interval a, Interval b){return a.start < b.start;});
        res.push_back(intervals[0]);
        for (int i = 1; i < intervals.size(); i++){
            if (res.back().end < intervals[i].start)
                res.push_back(intervals[i]);
            else
                res.back().end = max(intervals[i].end, res.back().end);
        }
        return res;
    }
};

时间复杂度: O(nlogn) O ( n l o g n )
空间复杂度: O(n) O ( n )


反思

sort的helpler类还可以这样用,直接将helpler在sort中定义,定义了排序方式。

自己定义的struct,知道这个用法的话上次AI也不会写的那么挣扎了。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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