Day36(贪心)|435. 无重叠区间

本文介绍了解决435.无重叠区间问题的方法,通过按右边界排序并使用贪心策略来计算需要移除的区间数量。关键在于如何计算非交叉区间的数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

435. 无重叠区间(★)

  • 题目链接435. 无重叠区间
  • 解题思路:首先想到应该排序,例如按右边界大小排序,从左往右去找区间的时候尽可能找右边界小的,这样留给后面的空间就更大(贪心)
  • 主要难点:不需要完整分析每个区间的数值变化,只需要计算需要移除的区间数量就可以,用总区间数减去非交叉区间数可以得到,重点就是怎么算非交叉区间的数量
  • 解题时间:30+5
  • 代码
class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals, (a,b)-> {
            return Integer.compare(a[0],b[0]);
        });
        int count = 1;
        for(int i=1;i<intervals.length;i++){
            //计算非交叉区间个数
            if(intervals[i][0]<intervals[i-1][1]){
                intervals[i][1]=Math.min(intervals[i-1][1],intervals[i][1]);
                continue;
            }else{
                count++;
            }
        }
        return intervals.length-count;
    }
}
<think>嗯,用户想要用Python开发一个国内旅游攻略自动化生成软件,需要集成DeepSeek API、和风天气API和高德地图API。首先,我得理清楚每个功能模块的需求和实现步骤。 首先,用户输入旅游日期和地点,通过和风天气API获取天气情况。这部分需要先了解和风天气的接口文档,看看如何传参获取数据。可能需要处理日期格式,然后返回天气情况,比如温度、天气状况等。要注意错误处理,比如API调用失败的情况。 接下来是行程时间生成器。这个模块比较复杂,需要智能分配景点,优先高评分,均匀分布。可能需要先获取景点数据,根据评分排序,然后分配时间。景点游览时间根据评分智能调整,比如评分高的景点停留更久。然后生成详细的时间表,包括用餐时间。这里需要考虑每个景点的游览时间,加上交通时间,可能需要用高德地图的路径规划API来估算。同时,自动插入最近的用餐时间,比如中午12点和晚上6点左右。景点时段可能需要避开天气不好的时间段,比如下雨天安排室内景点。另外,还需要用高德API获取景点图片,可能需要调用POI的图片接口。 然后是美食推荐功能,获取景点周边500米内的美食。高德的地图周边搜索API应该可以实现,传入景点坐标和半径参数,筛选美食类别的POI。需要处理返回的数据,提取名称、评分、地址等信息。 生成结果优化并以PDF格式输出。PDF生成可以用reportlab库,或者更简单的PyPDF2,但可能需要排版,所以reportlab更合适。要设计PDF的模板,包含天气信息、行程表、景点图片和美食推荐。需要注意中文字体支持,避免乱码。 整体架构方面,可能需要分成几个模块:天气模块、景点规划模块、美食推荐模块、PDF生成模块。还要处理API密钥的管理,避免硬编码在代码里,可以用配置文件或者环境变量。 可能会遇到的问题包括API调用次数的限制,需要做缓存或者合理规划请求。另外,时间安排的算法可能需要优化,确保景点之间的交通时间合理,避免时间冲突。评分高的景点优先,但也要考虑地理位置,避免来回奔波。可能需要使用贪心算法或者遗传算法来优化路线,不过对于初级版本可能简单按评分排序然后分配时间。 还有用户输入的日期和天气是否需要预处理?比如用户可能输入的是时间段,比如3天,而不是具体日期,需要处理成开始和结束日期。或者用户输入的是具体日期,直接查询天气。 测试方面,需要模拟不同天气情况,测试行程安排是否合理。比如雨天自动调整景点类型。但当前需求里用户是输入旅游天气,可能是指用户指定了想要的天气情况?或者系统根据日期查询天气,并据此调整行程?需要明确需求。根据用户描述,应该是用户输入旅游日期和地点,系统通过和风API获取实际天气情况,然后根据天气调整行程。比如下雨天推荐室内景点。 另外,景点数据的获取可能需要高德的关键词搜索API,根据城市和关键词(如景点)获取列表,然后按评分排序。需要处理分页,获取所有符合条件的景点。 时间生成的逻辑:假设一天从早上8点开始,每个景点分配的时间根据评分计算,比如评分为4.5以上分配3小时,4.0到4.5分配2小时,以此类推。然后根据景点之间的交通时间(高德地图的路径规划API获取驾车或步行时间),自动插入交通时间。用餐时间安排在中午12点和下午6点,如果时间冲突,可能需要调整。 PDF输出需要整合所有数据,可能需要生成表格来展示时间表,插入图片链接或Base64编码的图片,但高德API返回的图片可能是URL,需要下载后嵌入PDF。或者直接放图片链接,但PDF中显示可能有问题,所以最好下载图片并嵌入。 安全方面,API密钥需要保密,不能写在代码里。可以使用configparser读取配置文件,或者从环境变量获取。 代码结构大致分为: 1. 配置管理:读取API密钥。 2. 天气模块:调用和风天气API,返回天气数据。 3. 景点获取与排序:调用高德POI搜索,按评分排序。 4. 行程生成:计算时间分配,插入用餐,处理交通时间。 5. 美食推荐:根据景点坐标搜索周边美食。 6. PDF生成:使用reportlab创建PDF,插入文本、表格和图片。 可能的依赖库:requests调用API,reportlab生成PDF,python-dotenv管理环境变量,Pillow处理图片。 需要处理的问题点: - 各API的调用频率和错误处理。 - 时间计算的准确性,避免重叠或不可能的时间安排。 - 图片下载和嵌入PDF的稳定性。 - 中文字体在PDF中的显示问题,需要确保reportlab使用支持中文的字体。 - 景点和美食数据的过滤与排序逻辑。 最后,代码示例需要简化,但覆盖主要步骤,比如API调用、数据处理、PDF生成。用户可能需要更详细的实现细节,比如具体的API端点、参数,以及如何处理返回的JSON数据。</think>我将分步骤为您解析如何构建国内旅游攻略自动化生成系统,并提供Python实现的核心逻辑框架: 一、技术架构设计 1. API集成层 - 和风天气API:获取实时天气数据 - 高德地图API:坐标转换、POI搜索、路径规划、图片获取 - DeepSeek API:自然语言处理(可选增强) 2. 数据处理层 - 景点智能排序算法 - 时间动态分配引擎 - 地理空间分析模块 3. 输出层 - PDF生成引擎 - 可视化排版系统 二、核心功能实现代码框架(简化版) ```python import requests import json from reportlab.lib.pagesizes import A4 from reportlab.pdfgen import canvas # 配置API密钥 API_CONFIG = { "heweather_key": "YOUR_KEY", "gaode_key": "YOUR_KEY" } def get_weather(location, date): """和风天气数据获取""" url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?location={location}&key={API_CONFIG['heweather_key']}" response = requests.get(url) data = json.loads(response.text) # 提取指定日期的天气数据 for day in data["daily"]: if day["fxDate"] == date: return { "temp": f"{day['tempMin']}~{day['tempMax']}℃", "weather": day["textDay"] } return None def get_scenic_spots(city): """获取高评分景点""" url = f"https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords=景点&city={city}&sortrule=rating&key={API_CONFIG['gaode_key']}" response = requests.get(url) return sorted(json.loads(response.text)["pois"], key=lambda x: float(x["biz_ext"]["rating"]), reverse=True) def generate_schedule(spots): """智能时间分配算法""" schedule = [] start_time = 8 # 8点开始 for spot in spots[:3]: # 取前3个高评分景点 duration = min(4, 1 + float(spot["biz_ext"]["rating"])) # 根据评分分配时长 schedule.append({ "time": f"{start_time}:00-{start_time + duration}:00", "name": spot["name"], "duration": duration }) start_time += duration + 0.5 # 增加交通时间缓冲 if start_time >= 12: # 自动插入午餐 schedule.append({"type": "lunch", "time": "12:00-13:00"}) start_time = 13 return schedule def generate_pdf(output): """PDF生成模块""" c = canvas.Canvas("travel_plan.pdf", pagesize=A4) c.setFont("Helvetica", 12) y_position = 800 # 添加内容... c.save() # 主程序流程 if __name__ == "__main__": location = "北京" travel_date = "2024-05-20" # 获取天气数据 weather = get_weather(location, travel_date) # 获取景点列表 spots = get_scenic_spots(location) # 生成行程 schedule = generate_schedule(spots) # 生成PDF generate_pdf({ "weather": weather, "schedule": schedule }) ``` 三、关键算法优化点 1. 智能时间分配算法: - 评分权重计算:游览时间 = base_time × (1 + 0.(rating-4)) - 交通时间预测:调用高德路径规划API获取真实交通时间 - 用餐时间动态插入:当时间窗口进入11:30-13:30区间时自动插入午餐时段 2. 景点优化筛选: ```python def optimize_spots(spots): """基于地理聚类算法优化景点分布""" coordinates = [(float(p["location"].split(",")[0]), float(p["location"].split(",")[1])) for p in spots] # 使用K-means算法进行地理聚类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(coordinates) return sorted_spots_by_cluster(kmeans.labels_) ``` 四、系统增强建议 1. 异常处理机制: - API调用失败自动重试(3次重试+指数退避) - 数据缓存机制(对天气数据等时效性数据进行本地缓存) 2. 高级功能扩展: - 使用DeepSeek API生成个性化景点描述 - 集成实时交通状况分析 - 添加预算计算功能(基于高德POI价格数据) 五、部署注意事项 1. API密钥管理: - 使用环境变量存储敏感信息 - 配置请求频率限制(高德API每日限额3000次) 2. 性能优化: - 使用异步IO处理并发API请求 - 对地理坐标数据进行本地缓存 本方案采用模块化设计,可根据需求灵活扩展。实际开发中需要重点处理时间动态分配的边界条件和异常场景,建议结合高德地图的导航服务API获取精确的交通时间预测。
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