数组--56.合并区间/medium 理解度B

本文介绍如何合并给定数组中的重叠区间,通过排序和遍历策略,实现复杂度优化的解决方案,并提供了一个Java代码示例。同时,探讨了问题背后的抽象和扩展思路。

1、题目

以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。

 

示例 1:

输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释:区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].

示例 2:

输入:intervals = [[1,4],[4,5]]
输出:[[1,5]]
解释:区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。

 

提示:

  • 1 <= intervals.length <= 104
  • intervals[i].length == 2
  • 0 <= starti <= endi <= 104
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2、题目分析

求重叠区间的合并,也可理解成 求有多少个分隔的区间。而区间的分隔就是上一个区间尾指针、和下一个区间首指针不相接。否则就是合并。

3、解题步骤

1、将二维数组按首维元素排序
2、遍历数组,目的是分隔区间。分隔区间的情况:①遍历到最后一个区间 || ②上个区间尾指针 < 下个区间首指针,才对前后区间进行分隔。

4、复杂度最优解代码示例

    public int[][] merge(
<think> 我们正在处理一个优快云博客链接,题目是“Python实现八大排序算法(史上最全)”。根据用户要求,我们需要从该博客中选取一个排序算法(比如快速排序)进行详细解释,给出代码和解释,然后提出相关问题。 由于用户没有指定具体算法,我们可以选择其中一个经典算法,例如快速排序(因为它在博客中通常会被详细讨论)。我们将按照用户要求的格式进行回答。 步骤: 1. 介绍快速排序(作为对冒泡排序的一种优化)。 2. 给出Python实现的快速排序代码(使用markdown代码块)。 3. 解释代码。 4. 最后提出四个相关问题。 注意:由于我们无法直接访问外部链接,因此根据通用知识来编写快速排序的代码和解释。如果博客中有特别之处,我们无法参考,因此这里使用标准的快速排序实现。 快速排序原理(简要): 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 我们将实现一个经典的快速排序(使用递归,选择基准值pivot)。 代码实现如下: </think> ### Python实现快速排序算法 快速排序是对冒泡排序的优化改进,核心思想是分治法:选择一个基准值(pivot),将数组分成小于基准和大于基准的两部分,然后递归处理子数组。以下是Python实现: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] # 选择中间元素作为基准 left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 递归合并 # 测试示例 if __name__ == "__main__": test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array = quick_sort(test_array) print("原始数组:", test_array) print("排序结果:", sorted_array) ``` #### 代码解释: 1. **基准选择**:选取数组中间元素作为基准值(也可选首尾元素) 2. **分区操作**: - `left`:存放所有小于基准的元素 - `middle`:存放等于基准的元素(处理重复值) - `right`:存放大于基准的元素 3. **递归合并**: - 对左右子数组递归调用快速排序 - 最终结果 = 排序后左子数组 + 中间基准值 + 排序后右子数组 4. **终止条件**:当子数组≤1时直接返回(递归出口) #### 算法特性: - **时间复杂**:平均O(n log n),最坏O(n²)(当数组已有序时) - **空间复杂**:O(n)(递归栈空间) - **优化点**:可增加随机基准选择或三数取中法避免最坏情况
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