代码随想录第36天|435. 无重叠区间 （需要二刷），763.划分字母区间，56. 合并区间

435. 无重叠区间 （需要二刷）

本题其实和452.用最少数量的箭引爆气球 (opens new window)非常像，弓箭的数量就相当于是非交叉区间的数量，只要把弓箭那道题目代码里射爆气球的判断条件加个等号（认为[0，1][1，2]不是相邻区间），然后用总区间数减去弓箭数量 就是要移除的区间数量了。

我们先根据每个小数组的第一个元素进行左边界排序，左排序我们可以直接求重叠的区间，count为记录重叠区间数。

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        int count=0;
        Arrays.sort(intervals,(a,b)->{
            return a[0]-b[0];//按照每个小数组的第一位元素升序
        });
        //左边界排序可不可以呢？也是可以的，只不过 左边界排序我们就是直接求 重叠的区间，count为记录重叠区间数。
        for(int i=0;iintervals[i+1][0]){//有重叠情况
                intervals[i+1][1]=Math.min(intervals[i+1][1],intervals[i][1]);
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
}

763.划分字母区间

思路不难，但是难以想到，所以一般做过一遍才能有的思路

在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界，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。如图

步骤：

1.我们首先要找出s中每个字母最后出现的位置（下标），每个字母的最远位置记录在edge数组中

如上面图中得到的edge:[8,5,7,14,15,11....]

2.分割字符串s,我们遍历字符串s，

下面这里很巧妙，因为我们字符串s中遍历的时候字符混合在一起，相邻间就可能是不同的字符，那么我们要找到这些字符中哪一个字符出现的位置最远，就需要不断更新idx

 idx=Math.max(idx,edge[s.charAt(i)-'a']);//

代码实现 

class Solution {
    public List partitionLabels(String s) {
        //同一字母最多出现在一个片段中。划分成尽可能多的片段
       // 返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。
       List list=new LinkedList<>();
       //记录每个字母出现的最远位置
       int[] edge=new int[26];
       for(int i=0;i

56. 合并区间

这次是二刷了，比之前清楚了许多，思路也好理解

首先对数组按照第一个元素进行升序排列，定义一个区间[start,rightmostBound],初始化：

        int start=intervals[0][0];
        int rightmostBound=intervals[0][1];

然后开始遍历数组intervals，判断当前遍历的数组与区间有没有重复的范围，有重复则要合并区间，没有重复范围就需要将其添加到结果列表res中，同时更新区间范围

 代码实现

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        // 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
        List res=new LinkedList<>();
        Arrays.sort(intervals,(a,b)->{
            return a[0]-b[0];//升序排序
        });
        int start=intervals[0][0];
        int rightmostBound=intervals[0][1];
        for(int i=1;irightmostBound){
                //说明没有重叠
                res.add(new int[]{start,rightmostBound});
                //更新start和最大右边界
                start=intervals[i][0];
                rightmostBound=intervals[i][1];
            }
            else{//intervals[i][0]<=rightmostBound
                //说明当前遍历到的intervals[i]和[start,rightmostBound]有重叠的部分
                //更新最大右边界
                rightmostBound=Math.max(rightmostBound,intervals[i][1]);


            }
        }
        res.add(new int[]{start,rightmostBound});
        return res.toArray(new int[res.size()][]);


    }
}