【模拟】【数组】
给定一个含有多个无重叠区间的数组,并且数组已经按照区间开始值升序排序。在列表中插入一个新的区间,你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。
57. 插入区间
数据量为 1 0 4 10^4 104,基本上需要时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n) 或者 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)的解题方法。
将 newInterval
区间加入到数组 intervals
数组中,再对数组排序,接下来按照 228汇总区间进行解决。
实现代码
复杂度分析
时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn), n n n 为新的数组intervals
长度。
空间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。
第二种方法就是模拟,遍历 intervals
,找到与 newInterval
区间重合的区间,合并重合的区间。需要注意边界的处理!
具体地,记当我们遍历到区间为 [ l i , r i ] [l_i, r_i] [li,ri],区间 newInterval
的左右端点分别为 l e f t left left 和 r i g h t right right:
还有一种情况,新的区间在区间数组中第一个区间的左侧,或者位于最后一个区间的右侧,这时候我们可以在遍历区间数组的时候一并解决。
具体地,需要维护一个 bool
变量 isPlaced
表示需要合并的新数组是否已经放置在了合适的位置,该变量初始化为 false
。在遍历数组区间的时候,如果新区间位于当前遍历的区间左侧即 l i > r i g h t l_i > right li>right 的情况:
isPlaced = false
,则将新区间加入到答案数组中;如果遍历完毕区间数组,isPlaced = false
,说明新区间位于区间数组最后一个区间的右侧,则直接将新区间加入到答案数组中。
实现代码
class Solution {
public:
vector<vector<int>> insert(vector<vector<int>>& intervals, vector<int>& newInterval) {
vector<vector<int>> res;
int l = newInterval[0];
int r = newInterval[1];
bool isPlaced = false; // 新的区间是否已经安置好
for (auto& inter : intervals) {
if (inter[0] > r) {
if (!isPlaced) {
isPlaced = true;
res.push_back({l, r});
}
res.push_back(inter);
}
else if (inter[1] < l) {
res.push_back(inter);
}
else {
l = min(inter[0], l);
r = max(inter[1], r);
}
}
if (!isPlaced) {
res.push_back({l, r});
}
return res;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n), n n n 为数组intervals
的长度。
空间复杂度为: O ( 1 ) O(1) O(1)。
方法一的其他语言已经在 【面试经典150 | 区间】合并区间 介绍过了,这里只贴出方法二的其他程序语言的解法。
class Solution:
def insert(self, intervals: List[List[int]], newInterval: List[int]) -> List[List[int]]:
left, right = newInterval
isPlaced = False
res = []
for li, ri in intervals:
if li > right:
if not isPlaced:
res.append([left, right])
isPlaced = True
res.append([li, ri])
elif ri < left:
res.append([li, ri])
else:
left = min(left, li)
right = max(right, ri)
if not isPlaced:
res.append([left, right])
return res
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