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给定一个区间的集合,找到需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠。
注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”,但没有相互重叠。
示例 1:
示例 2:
示例 3:
我来按照右边界排序,从左向右记录非交叉区间的个数。最后用区间总数减去非交叉区间的个数就是需要移除的区间个数了。
此时问题就是要求非交叉区间的最大个数。
这里记录非交叉区间的个数还是有技巧的,如图:
区间,1,2,3,4,5,6都按照右边界排好序。
当确定区间 1 和 区间2 重叠后,如何确定是否与 区间3 也重贴呢?
就是取 区间1 和 区间2 右边界的最小值,因为这个最小值之前的部分一定是 区间1 和区间2 的重合部分,如果这个最小值也触达到区间3,那么说明 区间 1,2,3都是重合的。
接下来就是找大于区间1结束位置的区间,是从区间4开始。那有同学问了为什么不从区间5开始?别忘了已经是按照右边界排序的了。
区间4结束之后,再找到区间6,所以一共记录非交叉区间的个数是三个。
总共区间个数为6,减去非交叉区间的个数3。移除区间的最小数量就是3。
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
Arrays.sort(intervals,(a,b)->Integer.compare(a[0],b[0]));
int count=1;
for(int i=1;i<intervals.length;i++){
if(intervals[i][0]>=intervals[i-1][1]){
count++;
}else{
intervals[i][1]=Math.min(intervals[i-1][1],intervals[i][1]);
continue;
}
}
return intervals.length-count;
}
}
字符串 S 由小写字母组成。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一字母最多出现在一个片段中。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
示例:
提示:
如图:
class Solution {
public List<Integer> partitionLabels(String s) {
List<Integer> list=new LinkedList<>();
char[] ch=s.toCharArray();
int[] abc=new int[26];
for(int i=0;i<s.length();i++){
abc[ch[i]-'a']=i;
}
int idx=0;
int last=-1;
for(int i=0;i<s.length();i++){
idx=Math.max(idx,abc[ch[i]-'a']);
if(idx==i){
list.add(idx-last);
last=i;
}
}
return list;
}
}
给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。
示例 1:
示例?2:
先排序,让所有的相邻区间尽可能的重叠在一起,按左边界,或者右边界排序都可以,处理逻辑稍有不同。
按照左边界从小到大排序之后,如果 intervals[i][0] <= intervals[i - 1][1]
即intervals[i]的左边界 <= intervals[i - 1]的右边界,则一定有重叠。(本题相邻区间也算重贴,所以是<=)
这么说有点抽象,看图:(注意图中区间都是按照左边界排序之后了)
知道如何判断重复之后,剩下的就是合并了,如何去模拟合并区间呢?
其实就是用合并区间后左边界和右边界,作为一个新的区间,加入到result数组里就可以了。如果没有合并就把原区间加入到result数组。
/**
时间复杂度 : O(NlogN) 排序需要O(NlogN)
空间复杂度 : O(logN) java 的内置排序是快速排序 需要 O(logN)空间
*/
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
List<int[]> res = new LinkedList<>();
//按照左边界排序
Arrays.sort(intervals, (x, y) -> Integer.compare(x[0], y[0]));
//initial start 是最小左边界
int start = intervals[0][0];
int rightmostRightBound = intervals[0][1];
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
//如果左边界大于最大右边界
if (intervals[i][0] > rightmostRightBound) {
//加入区间 并且更新start
res.add(new int[]{start, rightmostRightBound});
start = intervals[i][0];
rightmostRightBound = intervals[i][1];
} else {
//更新最大右边界
rightmostRightBound = Math.max(rightmostRightBound, intervals[i][1]);
}
}
res.add(new int[]{start, rightmostRightBound});
return res.toArray(new int[res.size()][]);
}
}
// 版本2
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
res.add(intervals[0]);
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {
int start = res.getLast()[0];
int end = Math.max(intervals[i][1], res.getLast()[1]);
res.removeLast();
res.add(new int[]{start, end});
}
else {
res.add(intervals[i]);
}
}
return res.toArray(new int[res.size()][]);
}
}