题目:
给定一个区间的集合 intervals
,其中 intervals[i] = [starti, endi]
。返回 需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠 。
思路:
按照右边界排序,就要从左向右遍历,因为右边界越小越好,只要右边界越小,留给下一个区间的空间就越大,所以从左向右遍历,优先选右边界小的。
按照左边界排序,就要从右向左遍历,因为左边界数值越大越好(越靠右),这样就给前一个区间的空间就越大,所以可以从右向左遍历。
如果按照左边界排序,还从左向右遍历的话,其实也可以,逻辑会有所不同。
代码:
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
Arrays.sort(intervals,(a, b)->{
if(a[0]==b[0]) return a[1] - b[1];
else return a[0] - b[0];
});
int count = 0, pre = 0, cur = 1;
while(cur < intervals.length){
if(intervals[cur][0] >= intervals[pre][1]){
pre = cur;
}else{
if(intervals[cur][1] > intervals[pre][1]){
count++;
}else{
pre = cur;
count++;
}
}
cur++;
}
return count;
}
}
题目:
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:
输入:S = "ababcbacadefegdehijhklij"
输出:[9,7,8]
解释:
划分结果为 "ababcbaca", "defegde", "hijhklij"。
每个字母最多出现在一个片段中。
像 "ababcbacadefegde", "hijhklij" 的划分是错误的,因为划分的片段数较少。
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。此时前面出现过所有字母,最远也就到这个边界了。
可以分为如下两步:
如图:
代码:
class Solution {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
public List<Integer> partitionLabels(String s) {
int[] len = new int[26];
for(int i = 0; i < s.length(); i++){
len[s.charAt(i) - 'a'] = i;
}
int last = -1, idx = 0;
for(int i = 0; i < s.length(); i++){
idx = Math.max(idx, len[s.charAt(i) - 'a']);
if(idx == i){
result.add(i - last);
last = i;
}
}
return result;
}
}
题目:
以数组 intervals
表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi]
。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 。
示例 1:
输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]
解释:区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
思路:
那么我按照左边界排序,排序之后局部最优:每次合并都取最大的右边界,这样就可以合并更多的区间了,整体最优:合并所有重叠的区间。
局部最优可以推出全局最优,找不出反例,试试贪心。
代码:
class Solution {
public int[][] merge(int[][] intervals) {
List<int[]> result = new ArrayList<>();
Arrays.sort(intervals, (a, b)->{
if(a[0]==b[0]) return a[1] - b[1];
else return a[0] - b[0];
});
for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
if(intervals[i][0] <= intervals[i - 1][1]){
intervals[i][0] = intervals[i - 1][0];
intervals[i][1] = Math.max(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]);
}else{
result.add(intervals[i - 1]);
}
}
result.add(intervals[intervals.length - 1]);
return result.toArray(new int[result.size()][]);
}
}