leetcode: Insert Interval

问题描述:

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:
Given intervals [1,3],[6,9], insert and merge [2,5] in as [1,5],[6,9].

Example 2:
Given [1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16], insert and merge [4,9] in as [1,2],[3,10],[12,16].

This is because the new interval [4,9] overlaps with [3,5],[6,7],[8,10].

原问题链接:https://leetcode.com/problems/insert-interval/

 

问题分析

  这个问题和前面merge interval还稍微有点不一样,因为前面的问题是在一个序列里按照顺序去从头到尾的归并,而这里是一个已经排序好了的序列,而且各元素之间没有重叠。但是要加入一个newInterval。这个newInterval就有可能打破原来的重叠关系,需要进行归并。

  对于加入的这个newInterval来说,它可能和我们列表里的任意一个元素都没有重叠的地方,也有可能涵盖中间某一部分。所以,我们需要将newInterval的start, end值和序列里的每个元素比较。如果newInterval在给定元素之前,我们可以将newInterval加入到结果集中,然后将剩下的元素加入进去。如果newInterval在给定元素的后面,则加入当前元素。还有一种情况就是newInterval和当前元素有重叠,那么我们可以更新newInterval的start, end值,使得start是它们中间最小值,而end是它们两个end值中间的最大值。这样,通过一次的遍历循环,我们就可以将它们给调整完毕。

  详细的实现如下:

 

/**
 * Definition for an interval.
 * public class Interval {
 *     int start;
 *     int end;
 *     Interval() { start = 0; end = 0; }
 *     Interval(int s, int e) { start = s; end = e; }
 * }
 */
public class Solution {
    public List<Interval> insert(List<Interval> intervals, Interval newInterval) {
        List<Interval> list = new ArrayList<Interval>();
        int curStart = 0, curEnd = 0;
        int i;
        for(i = 0; i < intervals.size(); i++) {
            if(overlap(intervals.get(i), newInterval)) {
                curStart = Math.min(newInterval.start, intervals.get(i).start);
                curEnd = Math.max(newInterval.end, intervals.get(i).end);
                newInterval.start = curStart;
                newInterval.end = curEnd;
            } else {
                if(intervals.get(i).end < newInterval.start)
                    list.add(intervals.get(i));
                else
                    break;
            }
        }
        list.add(newInterval);
        for(int j = i; j < intervals.size(); j++)
            list.add(intervals.get(j));
        return list;
    }
    
    private boolean overlap(Interval l, Interval r) {
        if(l.end < r.start || l.start > r.end)
            return false;
        return true;
    }
}

 

 

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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