区间问题

最新推荐文章于 2025-11-29 18:40:42 发布
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#ruby

区间表示一种序列。在 Ruby 中，使用 ".." 表示闭区间，而使用 "..." 表示半闭半开区间，区别在于闭区间包含右端的值，而半闭半开区间则不包含。

a = 1..9
puts a.min # => 1
puts a.max # => 9


b = 1...9
puts b.min # => 1
puts b.max # => 8
浅谈信息学竞赛中的区间问题1
08-03
【信息学竞赛中的区间问题1】探讨了在信息学竞赛中如何解决区间问题，这些问题通常涉及到区间的选择、分配和调度，需要使用贪心算法、动态规划等策略，并且可以通过优化数据结构来提升效率。以下是对文章主要内容的...
区间问题.cpp
09-16
区间问题作为计算机科学和算法设计中的一个重要主题，其核心在于处理一系列具有某种共同属性的区间数据。区间可以是时间、空间或其他任意连续的数值范围，而区间问题则是关于如何高效地对这些区间进行操作和分析的一...
牛客--活动安排--经典贪心区间
Space_analyse的博客
03-16 319
活动安排–经典贪心区间 来源：牛客网 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/950/A 经典的贪心区间问题： 区间(ai,bi) (aj,bj) … 需要得到更多的区间，即： 1.以右端点升序排列所有区间 -------------------------------->区间长度从小到大<--------------------------------...
总和最大区间问题
约定的博客
01-03 6262
题目和解题思路来源于吴军著作《计算之魂》。本题目是例题1.3。 文章目录1 问题描述2 解题思路2.1 三重循环2.2 两重循环2.3 分治法 1 问题描述 总和最大区间问题：给定一个实数序列，设计一个最有效的算法，找到一个总和最大的区间。 例如给定序列：1.5,-12.3,3.2,-5.5,23.2,3.2,-1.4,-12.2,34.2,5.4,-7.8,1.1,-4.9 总和最大的区间是从第5个数（23.2）到第10个数（5.4）。 2 解题思路 2.1 三重循环 public int[] findM
[区间问题] 最大不相交区间数量(区间问题+贪心)
Y-puyu 的博客
11-13 4437
文章目录0. 前言1. 区间问题+贪心 0. 前言 玄学的贪心问题，一般全凭直觉。 贪心问题没有固定讨论，没有模板，见多了就好了，证明想法的正确性是很困难的，大多采用反证法。 区间问题无非左端点、右端点、左右端点排序… 1. 区间问题+贪心 908. 最大不相交区间数量 本题和 [区间问题] 区间选点(区间问题+贪心) 一模一样，一份代码交两遍就行了。贪心思路和证明思路都一致，简单对问题转化即可。 贪心思路： 区间按右端点从小到大排序 从前往后依次枚举每个区间 如果当前区间中已经包含点，则直接跳过该区
C++解决 区间问题
Ge_yangwen的博客
07-07 938
C++解决 区间修改问题
贪心——区间问题
qq_57150526的博客
11-03 1314
贪心算法（greedy algorithm，又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。贪心之难，难如上青天，最好多见，多刷，多熟！
区间包含问题
altoer的博客
03-07 2036
对于一些区间和一条线段，要用最少的区间来包含这条线段（s，t）（s是起点，t是终点），求最小区间数； 首先要对区间做一下预处理，把终点大于t的区间全部改为t；因为大于t的区间是没有用的，（也可以不改，条件改成判断大于等于就可以） 然后要找一个最接近s并小于s的起点A[i].s，怎么找呢，就是在预处理的时候，排完序后，（排序的方法：排起点，如果在for中加一个判断，如果A[cnt].s&amp;lt;= s...
c++区间问题大全
aoligei132的博客
09-30 1932
给定 n 个区间 [li,ri]，要求合并所有有交集的区间。注意如果在端点处相交，也算有交集。输出合并完成后的区间个数。例如：[1,3] 和 [2,6] 可以合并为一个区间 [1,6]。输入格式第一行包含整数 n。接下来 n 行，每行包含两个整数 l 和 r。输出格式共一行，包含一个整数，表示合并区间完成后的区间个数。数据范围输入样例：51 22 45 67 87 9输出样例：3。
贪心算法之区间问题总结
BAI20010904的博客
03-15 879
代码随想录笔记
贪心算法之区间问题详解
专注Spring、SSM、数据结构与算法、蓝桥杯领域创作者
03-19 3097
目录 1.贪心算法简介 基本思想 局限性 2.经典例题 区间问题 贪心策略 3.代码 1.贪心算法简介 基本思想 1）贪婪算法（贪心算法）是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优（即最有利）的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。 2）贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果（有时候会是最优解），但是都是相对近似（接近）最优解的结果。 局限性 贪心算法失效的很大一个原因在于它明显的局限性：它几乎只考虑局部最优解。 所谓局部最优，就是只考虑当前的最大利益，既
区间问题_1011
08-03
区间问题在计算机科学中是一个常见的优化问题，常常出现在时间调度、资源分配以及数据处理等领域。在LeetCode中的这个题目，我们需要解决的是“非重叠区间”问题，即给定一个区间集合，找到需要移除的最少区间数，...
RE_区间问题1
08-03
【区间问题】是计算机科学中常见的一类问题，主要涉及到数据结构和算法的应用。这类问题通常需要处理一系列具有起始和结束点的连续段，并进行各种操作，如合并、插入、删除等。以下是对给定文件中涉及的几个具体问题...
MacOS升级ruby版本
2509_94088139的博客
11-29 164
但是如果我们使用“ruby -v”查看版本，发现使用的还是MacOS自带ruby版本是2.x。homebrew安装的ruby版本号可以通过“brew info ruby”命令参看。MacOS自带ruby版本是2.x，可以通过“ruby -v”查看版本号。如果没有安装，可以“brew install ruby”进行安装。或者通过“brew install ruby”进行升级。再次使用“ruby -v”查看一下版本。
RabbitMQ 客户端 连接、发送、接收处理消息
2509_94101589的博客
11-29 598
(3) 如果 RabbitMQ 服务收到消息，就转发给 注册接收消息接口的 连接，如果接收的连接标记了 AutoDelete，那么发送给客户端后，RabbitMQ 就会将消息从消息队列中删除。而 RabbitMQ 的消费消息(接收消息) 也仅仅是接收消息，它不管是谁发的消息，只要是发送的 RabbitMQ 服务的消息，它都能接收，注册接收消息，我的客户端就会收到 RabbitMQ 发送过来的消息，消息中包含发送上来的消息内容，还有发送消息的 queue 名字。
Linux安装RabbitMQ
2509_94084223的博客
11-29 542
RabbitMQ 管理界面中的顶部标签（OverviewChannelsExchangesAdmin）提供了对 RabbitMQ 集群的不同方面的管理和监控功能。1. Overview（概览）功能：提供 RabbitMQ 集群或单个节点的总体运行状态。显示有关队列、交换机、连接、通道等的统计信息。包含的主要信息：Totals：队列中的消息总数、消息速率（每分钟发布/确认/投递的消息数量）。Nodes：显示所有节点的资源使用（内存、磁盘、CPU、Erlang 进程等）。
RabbitMQ 集群部署方案
最新发布
2509_94101732的博客
11-29 883
启动 rabbitmq2 和 rabbitmq3 主机的 RabbitMQ 应用，并再次查看 RabbitMQ 的节点状态。，查看三台服务器的值是否一致，一致后再重启 rabbitmq2 和 rabbitmq3 的 RabbitMQ 服务。可以可以启用 RabbitMQ 可视化web管理插件，更直观的看到集群状态，也方便测试。改主机名，对照 hosts 配置的主机名解析，把对用服务器的主机名改为相应的解析。停止 rabbitmq2 和 rabbitmq3 主机的 RabbitMQ 应用。
Visual Basic游戏开发实战
11-29
本书深入讲解如何使用Visual Basic与DirectX 8开发2D角色扮演游戏。通过一步步构建《凯尔特十字军》RPG引擎，涵盖游戏设计、图块滚动、精灵动画、用户输入、碰撞检测及音效实现等核心技术。结合Mappy地图编辑器与ProMotion动画工具，帮助初学者掌握游戏开发全流程。适合有一定VB基础、希望进入游戏开发领域的读者，无需C/C++经验，强调实践与创意结合，是青少年和新手进入游戏编程世界的理想指南。
最大区间问题
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户了解最大区间问题的相关概念和解决方法。首先，我需要明确用户所说的“最大区间问题”具体指的是什么，因为在算法领域可能有不同的区间相关的问题，比如最大不重叠区间、合并区间、区间覆盖等等。用户提供的引用中提到了区间覆盖问题、合并区间以及贪心算法在这些问题中的应用，所以我应该结合这些信息来解答。 首先，用户引用了贪心算法在区间问题中的应用，特别是区间调度、合并区间等。根据引用[2]和[3]，贪心算法在处理区间问题时通常采取局部最优策略，比如选择结束最早的区间来最大化不重叠区间的数量。而合并区间问题，如引用[4]提到的LeetCode 56题，可能需要将重叠的区间合并成更大的区间。但用户的问题是关于“最大区间问题”，我需要确定这里的具体定义。 可能的“最大区间问题”可能指以下几种情况： 1. 寻找一组区间中的最大覆盖范围，即合并所有重叠区间后得到的总长度最大的区间。 2. 寻找一个最大的不重叠区间集合，即选择尽可能多的不重叠区间。 3. 其他变种，比如在给定约束下找到最大的单个区间。 结合用户提供的引用，尤其是引用[4]中的合并区间问题，可能用户指的是第一种情况，即合并所有重叠的区间，然后找到覆盖范围最大的那个，或者合并后的总长度。或者，可能是找出不重叠区间的最多数量，即经典的区间调度问题。 根据引用[3]，贪心算法在区间调度问题中的解法通常是按结束时间排序，然后依次选择不重叠的区间，这样可以获得最大的不重叠区间数量。例如，区间调度问题的最优解就是通过这种贪心策略得到的。而合并区间问题则是另一种处理方式，需要将重叠的区间合并，可能用户想了解如何高效地合并并找到最大的覆盖范围。 因此，我需要分步骤解释最大区间问题的不同变种及其解决方法，特别是使用贪心算法的策略。同时，结合用户提供的引用内容，引用相关的知识点，比如贪心算法的步骤（分解问题、贪心策略、局部最优到全局最优）以及具体应用场景。 接下来，我需要确保回答结构清晰，逐步引导用户理解问题。可能的结构如下： 1. 定义最大区间问题的不同变种。 2. 针对每种变种，介绍贪心算法的应用方法。 3. 给出具体的解决步骤和示例。 4. 引用用户提供的参考文献中的相关内容来支持解释。 例如，对于合并区间问题，步骤可能包括排序区间、遍历并合并重叠的区间。对于最大不重叠区间数量问题，步骤可能是按结束时间排序，然后贪心选择最早结束的区间。这些都需要详细说明，并结合代码示例（如Python）来展示实现。 同时，需要确保所有的数学表达式和代码块符合用户给定的格式要求，比如行内公式使用$...$，独立公式使用$$...$$，代码块用三个反引号包裹，并注明语言。此外，引用标记需要自然添加在引用的句子末尾，如[^1]、[^2]等。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如算法的性能分析、优化方法、应用场景等，这需要根据回答的内容来设计相关问题。</think>### 最大区间问题的概念与解决方法 最大区间问题在算法中通常涉及区间覆盖、合并或调度等场景，其核心目标是通过贪心算法等策略找到满足条件的“最大”区间集合或覆盖范围。以下是两种典型问题的解析： --- #### 一、最大不重叠区间数量问题（区间调度问题） **目标**：从一组区间中选出尽可能多的互不重叠的区间。 **贪心策略**：按区间结束时间排序，优先选择结束时间最早的区间[^3]。 **步骤**： 1. **排序**：将所有区间按结束时间升序排列。 2. **选择**：初始化当前结束时间为负无穷，遍历排序后的区间。 - 若当前区间的开始时间 ≥ 当前结束时间，则选中该区间，并更新当前结束时间为该区间的结束时间。 **数学表达式**： 设区间集合为 $I = \{ [s_1, e_1], [s_2, e_2], \dots, [s_n, e_n] \}$，排序后满足 $e_1 \leq e_2 \leq \dots \leq e_n$，则最大不重叠区间数为： $$ \max \sum_{i=1}^k \delta_i \quad \text{其中} \ \delta_i = \begin{cases} 1 & \text{if } s_i \geq e_{\text{prev}} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ **代码实现**： ```python def max_non_overlapping(intervals): if not intervals: return 0 intervals.sort(key=lambda x: x[1]) # 按结束时间排序 count = 1 end = intervals[0][1] for s, e in intervals[1:]: if s >= end: count += 1 end = e return count ``` --- #### 二、合并区间问题（最大覆盖范围） **目标**：将重叠的区间合并，形成最大的连续覆盖范围[^4]。 **贪心策略**：按区间起始时间排序，逐步合并相邻的重叠区间。 **步骤**： 1. **排序**：将所有区间按起始时间升序排列。 2. **合并**：遍历区间，若当前区间与合并后的最后一个区间重叠，则合并两者；否则直接添加。 **数学表达式**： 若区间 $[a, b]$ 和 $[c, d]$ 满足 $c \leq b$，则合并为 $[\min(a,c), \max(b,d)]$。 **代码实现**： ```python def merge_intervals(intervals): if not intervals: return [] intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 按起始时间排序 merged = [intervals[0]] for s, e in intervals[1:]: last_e = merged[-1][1] if s <= last_e: merged[-1] = (merged[-1][0], max(e, last_e)) # 合并 else: merged.append((s, e)) return merged ``` --- #### 三、贪心算法的局限性 贪心算法通过局部最优选择快速求解，但需注意以下局限性： - **无法保证全局最优**：例如区间覆盖问题中，若仅选择长度最长的区间，可能遗漏更优的组合。 - **依赖排序策略**：不同的排序方式可能影响结果正确性，需结合问题特性设计排序规则。 ---
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