训练营第三十六天 | 435. 无重叠区间 ● 763.划分字母区间 ● 56. 合并区间

文章讲述了如何解决三个与区间相关的编程问题:对区间进行排序并处理重叠,划分字母区间,以及合并区间。通过实例展示了如何通过比较边界值来判断区间关系并进行相应的操作。

 435. 无重叠区间 

和射气球差不多 但就是没思路

排序,遇重叠区间就移除,并更新区间;

代码随想录

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals, (a,b) -> {return Integer.compare(a[0], b[0]);});//左边界排序
        // int pre = intervals[0][1];
        // int remove = 0;
        int count = 1;//无交叉区间第一个区间为1
        for(int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            // if(intervals[i][0] < pre) {
            //     remove++;//遇到重叠就移除 之后更新区域范围
            //     pre = Math.min(pre, intervals[i][1]);
            // } else {
            //     pre = intervals[i][1];
            // }
            if(intervals[i][0] < intervals[i-1][1]) {
                intervals[i][1] = Math.min(intervals[i][1], intervals[i-1][1]);//交叉更新最小边界
                continue;
            } else {
                count++;//不交叉数量加一
            }
        }
        //return remove;
        return intervals.length - count;//总数减去无交叉区间个数
    }
}

 

  763.划分字母区间 

没做出来 第一步寻求字母的末尾位置都想不到 根据最终位置找最大区间思路想不到

代码随想录

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String s) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        int[] edge = new int[26];
        char[] chars = s.toCharArray();
        for(int i = 0; i < chars.length; i++) {
            edge[chars[i] - 'a'] = i;//字母的最终位置
        }
        int idx = 0;
        int last = -1;
        for(int i = 0; i < chars.length; i++) {
            idx = Math.max(idx, edge[chars[i] - 'a']);//更新当前字母的最终位置和前面确定的最终位置哪个大,取大值
            if(i == idx) {//若到达最终位置 记录区间大小 并更新区间边界
                res.add(i - last);
                last = i;
            }
        }
        return res;
    }
}

 56. 合并区间  

代码随想录

注意最后一个区间要另加

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        List<int[]> res = new LinkedList<>();
        Arrays.sort(intervals, (a,b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));//左边界排序
        int start = intervals[0][0];
        int right = intervals[0][1];
        for(int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            if(intervals[i][0] <= right) {//重叠
                right = Math.max(right, intervals[i][1]);//更新右边界
            } else {//不重叠
                res.add(new int[]{start, right});//添加上一个重叠区间
                start = intervals[i][0];//重新定义新边界
                right = intervals[i][1];
            }
        }
        res.add(new int[]{start,right});//加上最后区间
        return res.toArray(new int[res.size()][]);
    }
}

 

### 力扣435无重叠区间问题的Python解决方案 对于力扣435题——Non-overlapping Intervals,目标是从给定的一组区间中移除尽可能少的数量使得剩余区间互不重叠。一种高效的方法是采用贪心算法来解决这个问题。 为了有效地解决问题,可以先按照区间的结束位置升序排列这些区间[^1]。通过这种方式,在遍历时总是优先保留那些较早结束的区间,从而为后续可能加入更多非重叠区间留出空间。 下面是具体的Python实现代码: ```python class Interval(object): def __init__(self, start, end): self.start = start self.end = end def eraseOverlapIntervals(intervals): if not intervals: return 0 # Sort the intervals based on their ending time. sorted_intervals = sorted(intervals, key=lambda interval: interval.end) count = 0 prev_end = float('-inf') for current_interval in sorted_intervals: if current_interval.start >= prev_end: # If there is no overlap with previous selected interval, # update `prev_end` and continue without incrementing removals counter (`count`) prev_end = current_interval.end else: # Otherwise, this means we have an overlapping pair; # since intervals are already ordered by 'end', simply increase our removal tally (`count`) count += 1 return count ``` 此方法的时间复杂度主要取决于排序操作O(n log n),其中n表示输入区间的数量;而随后的一次线性扫描只需要O(n)时间。因此整体性能表现良好,适用于大多数实际应用场景中的数据规模[^2]。 值得注意的是,上述逻辑确保了每次遇到新的候选区间时都会选择最早结束的那个作为下一个非重叠部分的一部分,这样就能最大限度地减少被删除掉的区间数目[^3]。
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