代码随想录Day36 | 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间
435.无重叠区间
文档讲解:代码随想录
视频讲解: 贪心算法,依然是判断重叠区间 | LeetCode:435.无重叠区间
状态
本质和昨天的射箭差不多,只不过需要注意这次两个区间的左值和右值相同不属于重叠。可以通过先寻找不重叠的区间,然后让总区间数-不重叠区间数就是需要移除的区间
//两个区域 左边界和另一个区域右边界相同不算重叠
class Solution {
public:
static bool cmp(vector<int>& a,vector<int>& b)
{
return a[0]<b[0];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
int leave = 1;
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);
for(int i = 1;i<intervals.size();i++)
{
//记录不重叠的个数
if(intervals[i][0]>=intervals[i-1][1])
{
leave++;
}
else
{
intervals[i][1] = min(intervals[i][1],intervals[i-1][1]);
}
}
//重叠个数就是总个数-不重叠个数
return intervals.size()-leave;
}
};
763.划分字母区间
文档讲解:代码随想录
视频讲解: 贪心算法,寻找最远的出现位置! LeetCode:763.划分字母区间
状态
我们需要知道每个字母在字符串中出现的最后一个位置,用来当作该字母区间的右边界。
//最多划分,一旦下标i之前出现的字母,在i之后没有出现那么就需要切割出来
//存储每个字母出现的最后下标
//遍历整个字符串
//i+1 < check[s[i]-‘a’] --> 比较check[s[i+1]-‘a’] 和 check[s[i]-‘a’] 取大值
//i+1 >= check[s[i]-‘a’] 分割 更新边界 为check[s[i+1]-‘a’]
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string s) {
vector<int> check(26,-1);
for(int i = 0;i<s.size();i++)
{
check[s[i]-'a'] = i;
}
vector<int> res;
int right = check[s[0]-'a'];
int left = 0;
//遍历寻找
for(int i = 1;i<s.size();i++)
{
//当当前的下标大于了重叠范围更新
if(i > right)
{
right = check[s[i]-'a'];
res.push_back(i-left);
left = i;
}
else
{
right= max(right,(check[s[i]-'a']));
}
if(right == s.size()-1)
{
res.push_back(right+1-left);
break;
}
}
return res;
}
};
使用了两个临时变量来存储边界,以作为最后的结果计算。这道题的方法和下面那道题一样的。
56.合并区间
文档讲解:代码随想录
视频讲解: 贪心算法,合并区间有细节!LeetCode:56.合并区间
状态
使用两个临时变量来存储边界,左边界只有在下一个区间的左值大于此时的右边界时才更新,而右边界是需要不断去更新判断的。
//记录left 和 right
//right 不断更新最大值
//当下一个区间的左值大于right时,更新left为当前左值,right 为当前区间右值
class Solution {
public:
static bool cmp(vector<int>& a,vector<int>& b)
{
return a[0]<b[0];
}
vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp);
int left = intervals[0][0];
int right = intervals[0][1];
vector<vector<int>> res;
for(int i=1;i<intervals.size();i++)
{
if(intervals[i][0] > right)
{
vector<int> temp{left,right};
left = intervals[i][0];
right = intervals[i][1];
res.push_back(temp);
}
else
{
right = max(right,intervals[i][1]);
}
}
//处理最后一个数组的情况
res.push_back(vector<int> {left,right});
return res;
}
};
本文介绍了如何使用贪心策略解决LeetCode中的435无重叠区间问题和763划分字母区间问题,以及56合并区间问题,通过比较边界值动态调整区间,展示了如何在编程中优化空间复杂度。

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