1. 无重叠区间
代码随想录:原文
力扣题目:435. 无重叠区间
1.1 思路
- 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
1.2 代码实现
class Solution {
public:
// 按照区间右边界排序
static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
return a[1] < b[1];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if (intervals.size() == 0) return 0;
sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);
int count = 1; // 记录非交叉区间的个数
int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点
for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
if (end <= intervals[i][0]) {
end = intervals[i][1];
count++;
}
}
return intervals.size() - count;
}
};
- 时间复杂度:,有一个快排
- 空间复杂度:,有一个快排
2. 划分字母区间
代码随想录:原文
力扣题目:763.划分字母区间
2.1 思路
- 如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界,说明这个边界就是分割点了
可以分为如下两步:
- 统计每一个字符最后出现的位置
- 从头遍历字符,并更新字符的最远出现下标,如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了,则找到了分割点
2.2 代码实现
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string S) {
int hash[27] = {0}; // i为字符,hash[i]为字符出现的最后位置
for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置
hash[S[i] - 'a'] = i;
}
vector<int> result;
int left = 0;
int right = 0;
for (int i = 0; i < S.size(); i++) {
right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界
if (i == right) {
result.push_back(right - left + 1);
left = i + 1;
}
}
return result;
}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
注意: hash[S[i] - 'a'] = i;
利用哈希表巧妙计算字符最远出现位置。
3. 合并区间
代码随想录:原文
力扣题目:56. 合并区间
3.1 思路
- 判断区间重贴后要进行区间合并
- 先排序,让所有的相邻区间尽可能的重叠在一起
- 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 - 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数组里就是合并了
3.2代码实现
class Solution {
public:
vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
vector<vector<int>> result;
if (intervals.size() == 0) return result; // 区间集合为空直接返回
// 排序的参数使用了lambda表达式
sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b){return a[0] < b[0];});
// 第一个区间就可以放进结果集里,后面如果重叠,在result上直接合并
result.push_back(intervals[0]);
for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
if (result.back()[1] >= intervals[i][0]) { // 发现重叠区间
// 合并区间,只更新右边界就好,因为result.back()的左边界一定是最小值,因为我们按照左边界排序的
result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]);
} else {
result.push_back(intervals[i]); // 区间不重叠
}
}
return result;
}
};
- 时间复杂度: O(nlogn)
- 空间复杂度: O(logn)
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