LeetCode #57 - Insert Interval

本文深入解析插入区间算法,介绍如何在已排序的不重叠区间集合中插入新区间并进行必要合并。通过实例演示,解释算法流程及实现细节,帮助读者理解区间合并的逻辑。

题目描述:

Given a set of non-overlapping intervals, insert a new interval into the intervals (merge if necessary).

You may assume that the intervals were initially sorted according to their start times.

Example 1:

Input: intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5]

Output: [[1,5],[6,9]]

Example 2:

Input: intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newInterval = [4,8]

Output: [[1,2],[3,10],[12,16]]

Explanation: Because the new interval [4,8] overlaps with [3,5],[6,7],[8,10].

由于区间都已经排好序,所以从第一个区间开始,判断是否和插入区间相交,直到找到相交的区间之后进行合并,将合并的新区间和下一个区间比较,直到不再相交为止。

/**
 * 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> insert(vector<Interval>& intervals, Interval newInterval) {
        vector<Interval> result;
        int i=0;
        while(i<intervals.size())
        {
            if(intervals[i].end<newInterval.start) 
            {
                result.push_back(intervals[i]);
                i++;
            }
            else break;
        }
        while(i<intervals.size()&&intersect(intervals[i],newInterval))
        {
            newInterval.start=min(newInterval.start,intervals[i].start);
            newInterval.end=max(newInterval.end,intervals[i].end);
            i++;
        }
        result.push_back(newInterval);
        while(i<intervals.size())
        {
            result.push_back(intervals[i]);
            i++;
        }
        return result;
    }
    
    bool intersect(Interval a, Interval b)
    {
        if(a.end<b.start||b.end<a.start) return false;
        else return true;
    }
};

 

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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