数组的【合并区间】问题具体思路(附完整代码)

数组合并区间问题的多种解法


前言

本文将围绕数组【合并区间】问题展开讨论。

对于这一问题将采用多种思路方法来解决


一、如何理解数组的合并区间?

题目链接: [点击跳转] Leetcode 56. 合并区间

题目如下:

请添加图片描述

数组中的每个元素,都可以看作是一个整数范围,范围与范围之间可能存在重叠的部分,我们要做的就是把,重叠的范围变化成一个大的范围,相当于两个几个取并集。


二、方法一(比较排序)

观察题中所给的用例,我们可以分析出,需要合并的元素,存在一些特点:

某个范围的一个端值x(左或右)在另一个范围[a,b]内,也就是a<=x<=b

所以一条比较清晰的思路就出来了,遍历这个数组的所有元素,每个元素都有两个端值,逐个比较,再按照要求合并,最后将这个过程中的所有元素传入结果数组中即可。

但这个思路存在一些问题需要解决:

1.我们采用什么方式来比较不同元素的端值?

2.我们在进行过一个合并后,如果直接就传入到结果数组中,那么会不会忽略掉一些可能的情况,比如:要是连续遍历的三个范围都需要合并呢?如果合并两个就直接输出,那么就会漏掉需要合并的第三个范围。

3.怎样设计这个合并函数呢?

4.边界问题怎样处理?

解决方案:

1.正常情况下,由于数组中元素的不确定性导致我们必须得判断前一个范围的左右两端值在下一个范围元素的情况(!!!并且在这里也不可以直接就传入哟!!!因为我们不知道在后面会不会有隔了很远的范围元素还可以合并),所以我们可以先将数组中的所有范围做一个排序(范围左端值升序排序),然后在遍历时比较右端值在下一个范围的情况即可。

2.在合并后采用回溯,或者保持当前元素的位置,而不是直接做判断传入的动作。

3.合并函数是将确定需要合并的两个范围做合并动作,所有不再需要判断,直接取两范围最小值做新范围左值,取两范围最大值做新范围右值。

4.对于空数组,或空元素数组,或单一元素数组做特殊判断,同时也要注意数组末端的情况处理。

代码如下:

class Solution {
   
   
public:
    //合并
    vector<int> hebing(vector<int> A,vector<int> B) {
   
   
        return {
   
   min(A[0], B[0]), max(A[1], B[1])};
    }

    //升序
    
<think> 我们之前讨论的是快速排序的代码示例,但用户现在询问的是更一般的“解决数组问题代码思想”。因此,我们需要从更广泛的角度来总结解决数组问题的常见思路和方法。 数组问题算法中非常常见,包括但不限于:查找、排序、子数组问题(如最大子数组和)、数组操作(如去重、旋转)、双指针技巧、滑动窗口、前缀和、哈希表应用、二分查找应用等。 以下我将总结一些解决数组问题的核心思想,并尽量用中文表述,同时遵守系统级指令(如数学表达式格式要求)。 ### 解决数组问题代码思想 #### 1. **双指针技巧** - **思想**:使用两个指针以不同的策略移动,通常用于减少时间复杂度(如将$O(n^2)$降至$O(n)$)。 - **常见场景**: - 有序数组的求和问题(如两数之和、三数之和)。 - 去重(如有序数组去重)。 - 链表问题(但数组同样适用,如快慢指针找环、中点等)。 - **示例**:两数之和II(输入有序数组)。使用左右指针,根据当前和与目标的大小调整指针。 #### 2. **滑动窗口** - **思想**:维护一个窗口(通常由两个指针表示左右边界),通过移动右边界扩大窗口,满足条件后移动左边界缩小窗口,用于解决子数组/子串问题。 - **常见场景**:求满足条件的连续子数组(如最小长度子数组、无重复字符的最长子串)。 - **关键**:确定窗口何时扩大、何时缩小,以及如何更新结果。 - **时间复杂度**:通常为$O(n)$。 #### 3. **前缀和** - **思想**:预处理数组,得到前缀和数组,便于快速计算任意子数组的和。 - 定义前缀和数组$prefix$,其中$prefix[i] = nums[0] + nums[1] + ... + nums[i-1]$。 - 则子数组$[i, j]$的和为$prefix[j+1]-prefix[i]$。 - **常见场景**:频繁查询子数组的和(特别是带有负数的情况,不能使用滑动窗口时);求子数组和为k的个数。 - **注意**:有时结合哈希表存储前缀和,以实现$O(1)$的查询。 #### 4. **哈希表优化** - **思想**:利用哈希表存储数组元素及其索引或频次,以实现快速查找(通常$O(1)$)。 - **常见场景**: - 两数之和(无序数组):遍历数组,用哈希表存储元素值和索引,检查目标值是否在表中。 - 子数组和为k:结合前缀和,用哈希表存储前缀和出现的次数。 #### 5. **二分查找** - **思想**:在有序数组中快速查找目标值,时间复杂度$O(\log n)$。但也可以应用于一些特殊的有序数组问题(如旋转排序数组)。 - **变种**:查找第一个等于目标值的元素、最后一个等于目标值的元素、查找插入位置等。 #### 6. **分治策略** - **思想**:将数组分成更小的子数组,分别解决,然后合并结果。 - **常见场景**:归并排序(排序问题)、快速排序(排序问题)、求逆序对、最大子数组问题(如使用分治的解法)。 #### 7. **原地操作** - **思想**:不额外使用空间或使用常数空间,直接在原数组上进行修改。 - **常见场景**:数组去重(如原地删除重复元素)、数组旋转(如旋转图像)。 #### 8. **动态规划** - **思想**:将问题分解为相互重叠的子问题,通过保存子问题的解来避免重复计算。 - **常见场景**:最大子数组和(Kadane算法)、最长递增子序列(LIS)、背包问题数组形式表示重量/价值)等。 ### 总结 解决数组问题的方法多样,需要根据问题特点选择合适的思想。通常,我们可以从以下几个方面考虑: - 数组是否有序?有序可能考虑二分或双指针。 - 是否需要连续子数组?滑动窗口或前缀和。 - 是否涉及元素出现次数?哈希表。 - 是否允许额外空间?如果不允许,考虑原地操作。 - 问题是否可以分解?分治或动态规划。 §§相关问题§§ 1. 如何判断一个数组问题适合用双指针解决? 2. 滑动窗口和双指针有什么异同? 3. 前缀和技巧适用于哪些具体问题? 4. 数组问题中动态规划的使用场景有哪些? </think> ### 解决数组问题的核心代码思想 解决数组问题的核心思想通常基于以下方法论,结合具体问题选择最优策略: #### 1. **双指针技巧** - **适用场景**:有序数组操作、去重、子数组问题 - **思想**: - 快慢指针:慢指针$slow$标记有效位置,快指针$fast$扫描数组(如原地删除重复项) - 左右指针:分别从数组两端向中间移动(如两数之和) - 时间复杂度通常优化至$O(n)$[^1] #### 2. **滑动窗口** - **适用场景**:连续子数组问题(如最小长度子数组、最长无重复子串) - **思想**: 维护动态窗口$[left, right]$,根据条件调整左右边界: ```python left = 0 for right in range(n): window.add(arr[right]) while condition: # 窗口收缩条件 window.remove(arr[left]) left += 1 ``` - 典型应用:统计满足条件的子数组数量 #### 3. **前缀和预处理** - **适用场景**:频繁查询子区间和、区间修改 - **思想**: 构建前缀和数组$prefix$满足: $$ prefix[i] = \sum_{k=0}^{i-1} arr[k] $$ 子数组$[i,j]$的和可快速计算为$prefix[j+1]-prefix[i]$ - 结合哈希表可解决"子数组和为k"类问题[^2] #### 4. **原地修改策略** - **适用场景**:空间复杂度$O(1)$要求 - **思想**: - 元素交换:用双指针实现数组分区(如快速排序的划分) - 覆盖写入:根据计算规则直接修改原数组(如数组旋转问题) #### 5. **分治与递归** - **适用场景**:大规模数组分解(如归并排序、求逆序对) - **思想**: $$ T(n) = 2T(\frac{n}{2}) + O(n) $$ 通过递归将数组拆分为子问题合并结果 #### 6. **哈希映射优化** - **适用场景**:元素查找、频次统计、索引映射 - **思想**: 用哈希表存储元素值$\rightarrow$索引/频次的映射,将查找时间降至$O(1)$ > **选择策略参考**: > - 有序数组优先考虑二分搜索$O(\log n)$ > - 连续子数组问题首选滑动窗口或前缀和 > - 空间限制严格时用双指针原地操作 > - 元素关系复杂时利用哈希表降维
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