LeetCode题解——56. 合并区间

区间合并算法详解
本文深入解析了LeetCode上的区间合并算法题目,详细介绍了如何通过排序和双指针法解决区间重叠问题,提供了完整的AC参考代码及算法设计思路。

题目相关

题目链接

LeetCode中国,https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/

题目描述

给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。

示例

示例1

输入: [[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: [[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。

题目分析

LeetCode 给出本题难度中等。

题意分析

将给出的区间进行合并,就是讲有重叠的区间进行合并。比如我们给出区间 [1, 3], [1,4],很明显这两个区间是重叠的,所以可以合并称为一个新区间 [1,4]。

样例数据分析

样例数据1

1、第一个区间为 [1,3],第二个区间为 [2,6]。很明显这两个区间是重叠的,重叠部分为 [2,3],这样我们可以将这两个区间合并为 [1,6]。这样样例数据变为 [[1,6],[8,10],[15,18]]。

2、第一个区间为 [1,6],第二个区间为 [8,10]。很明显这两个区间是不重叠的。这样样例数据不变。

3、第二个区间为 [8,10],第三个区间为 [15,18]。很明显这两个区间是不重叠的。这样样例数据不变。

4、这样我们遍历完所有区间,最终的输出结果为 [[1,6],[8,10],[15,18]]。

样例数据2

1、第一个区间为 [1,4],第二个区间为 [4,5]。很明显这两个区间是重叠的,重叠部分为 [2,3],这样我们可以将这两个区间合并为 [1,5]。这样样例数据变为 [[1,5]]。

2、这样我们遍历完所有区间,最终的输出结果为 [[1,5]]。

算法设计

1、由于题目没有明确说明区间是排序的,第一步我们先将区间进行排序,按照开始位置从小到大排序。

2、使用双指针法,对区间进行遍历。比较两个区间,是否要合并。如果需要合并,合并区间继续比较。如果不需要合并,更新指针位置,继续比较。

细节

排序

我们可以直接使用 STL 的排序函数进行排序即可。

判断区间是否重合

只需要比较当前区域的结束位置和下一个区域的开始位置关系即可。

区间合并

结束位置要取当前区间结束位置和下一个区间结束位置的最大值。因为根据数学关系,我们知道两个区间存在三种关系:不相交、相交、属于。如下图所示。

AC 参考代码

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> ans;
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        int size = intervals.size();
        if (0==size) {
            return ans;
        }

        //先把区间集合按照左端点从小到大进行排序
        sort(intervals.begin(), intervals.end(), less<vector<int>>());

        //遍历合并
        vector<int> curr = intervals[0]; //当前区间
        vector<int> next; //下一个区间
        for (int i=1; i<size; i++) {
            if (curr[1]>=intervals[i][0]) {
                //区间重叠
                curr[1] = max(curr[1], intervals[i][1]);
            } else {
                ans.push_back(curr);
                curr = intervals[i];
            }
        }
        ans.push_back(curr);
        
        return ans;
    }
};

### LeetCode 56 题目解析 LeetCode56题要求解决区间合并的问题。给定一系列不重叠区间,在这些区间中插入一个新的区间并进行合并,如果有必要的话[^1]。 ### 解决方案概述 为了有效地处理这个问题,可以先按照区间的起始位置对输入组进行排序。接着遍历这个有序列表来判断当前区间是否与下一个区间有交集;如果有,则将这两个区间合并成一个更大的新区间继续比较下去直到完成整个过程[^2]。 ### C语言实现代码 下面是针对此问题的一个具体C语言解决方案: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义结构体表示区间 struct Interval { int start; int end; }; // 比较函用于qsort()按start升序排列 int compare(const void* a, const void* b) { struct Interval *ia = (struct Interval *)a; struct Interval *ib = (struct Interval *)b; return ia->start - ib->start; } /** * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free(). */ struct Interval* merge(struct Interval* intervals, int intervalsSize, int* returnSize){ qsort(intervals, intervalsSize, sizeof(struct Interval), compare); // 动态分配内存存储结果 struct Interval *result = (struct Interval*)malloc(sizeof(struct Interval)*intervalsSize); *returnSize = 0; for (int i = 0; i < intervalsSize; ++i) { int L = intervals[i].start, R = intervals[i].end; if (!(*returnSize) || result[*returnSize-1].end < L) { result[(*returnSize)++] = intervals[i]; } else { result[*returnSize-1].end = fmax(result[*returnSize-1].end, R); } } return result; } ``` 该算法的时间复杂度主要取决于排序操作O(nlogn),其中n代表输入区间量。空间复杂度为O(1)(忽略返回的结果所占用的空间)。
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