Leetcode 352. Data Stream as Disjoint Intervals

本文介绍了一种算法,用于处理数据流输入的非负整数,将这些数字汇总为不相交的区间列表。通过使用二分查找法确定插入位置,并在不同情况下(如与左侧或右侧合并、单独插入等)更新区间,该算法能够有效地处理大量合并操作,即使当不相交区间的数量远小于数据流大小时也能保持高效。

Given a data stream input of non-negative integers a1, a2, ..., an, ..., summarize the numbers seen so far as a list of disjoint intervals.

For example, suppose the integers from the data stream are 1, 3, 7, 2, 6, ..., then the summary will be:

[1, 1]
[1, 1], [3, 3]
[1, 1], [3, 3], [7, 7]
[1, 3], [7, 7]
[1, 3], [6, 7]

 

Follow up:

What if there are lots of merges and the number of disjoint intervals are small compared to the data stream's size?

Accepted

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Submissions

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这题二分法很容易想到,问题是找到插入位置后还要进行O(n)的移动,这点不确定,看了一下别人的题解,好像这个移动都做了,所以就跟着往下做了。。。

这题能一次提交通过主要感谢自己在 https://blog.youkuaiyun.com/taoqick/article/details/100026169 的总结,二分退出来,二分的范围是[0,l]闭区间,有了这点,分别讨论四种情况:和左边在一起,和右边在一起,merge,插入,最终codes是,遗憾的是自己在Pycharm里居然写了俩bug,不应该啊:

class SummaryRanges:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.segs = []

    def addNum(self, val):
        l = len(self.segs)
        left, right = 0, l - 1
        while (left <= right):
            mid = left + ((right - left) >> 1) #bug1: mid = left + ((right - left) >> 1)
            if (self.segs[mid][0] <= val): #bug2: self.segs[mid][0] >= val
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
        # merge
        if (left - 1 >= 0 and left < l and self.segs[left - 1][1] + 1 == self.segs[left][0] - 1 and self.segs[left - 1][1] + 1 == val):
            self.segs[left - 1][1] = self.segs[left][1]
            self.segs.pop(left)
        elif (left - 1 >= 0 and self.segs[left - 1][1] + 1 == val): #放左边
            self.segs[left - 1][1] = val
        elif (left < l and self.segs[left][0] - 1 == val): #放右边
            self.segs[left][0] = val
        elif ((left - 1 >= 0 and self.segs[left - 1][1] + 1 < val) or left == 0): #必须插入
            self.segs.insert(left, [val, val])

    def getIntervals(self):
        return self.segs

# Your SummaryRanges object will be instantiated and called as such:
obj = SummaryRanges()
obj.addNum(1)
print(obj.getIntervals())
obj.addNum(3)
print(obj.getIntervals())
obj.addNum(7)
print(obj.getIntervals())
obj.addNum(2)
print(obj.getIntervals())
obj.addNum(6)
print(obj.getIntervals())

 

### LeetCode 56 题目解析 LeetCode第56题要求解决区间合并的问题。给定一系列不重叠的区间,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数组进行排序。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; }; // 比较函数用于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代表输入区间的数量。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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