题目链接:435. 无重叠区间
思路:与昨天的引爆气球一题非常的相似,需要对数组先进行排序,本题从小到大进行排序,然后每次比较当前数组的左区间是否与前一个数组的右区间重叠,如果重叠的话,操作次数加1,并且采用贪心思想,选择两个重叠区间中,右区间相对较小的那个区间,即相当于删除了右区间较大的区间。
Python版本:
class Solution:
def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
intervals = sorted(intervals, key=lambda x:x[0])
res = 0
for i in range(1, len(intervals)):
if intervals[i][0] < intervals[i-1][1]:
res += 1
intervals[i][1] = min(intervals[i-1][1], intervals[i][1])
return res
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度: O ( l o g n ) O(logn) O(logn)
go版本:
func eraseOverlapIntervals(intervals [][]int) int {
res := 0
sort.Slice(intervals, func(i, j int) bool {
return intervals[i][0] < intervals[j][0]
})
for i:=1; i<len(intervals); i++ {
if intervals[i][0] < intervals[i-1][1] {
res++
if intervals[i-1][1] < intervals[i][1] {
intervals[i][1] = intervals[i-1][1]
}
}
}
return res
}
题目链接:763. 划分字母区间
思路:第一次见的时候几乎没什么思路(即使知道要用贪心的思想还是有些无从下手),参考了代码随想录的讲解,发现本题最关键的思路是要遍历两遍数组,第一次在遍历的过程中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。第二次遍历的时候,不断的更新当前字母的最远边界,当最远边界(right)和当前索引值相同时,即可划分该区间。
Python版本:
class Solution:
def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:
hashmap = {}
for i in range(len(s)):
hashmap[ord(s[i])-ord('a')] = i
left, right = 0, 0
res = []
for i in range(len(s)):
right = max(right, hashmap[ord(s[i])-ord('a')])
if right==i:
res.append(right-left+1)
left = i+1
return res
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
go版本:
func partitionLabels(s string) []int {
var hashmap [26]int
var res []int
for i, v := range s {
hashmap[v-'a'] = i
}
left, right := 0, 0
for i:=0; i<len(s); i++ {
if hashmap[s[i]-'a']>right {
right = hashmap[s[i]-'a']
}
if right==i {
res = append(res, right-left+1)
left = i+1
}
}
return res
}
题目链接:56. 合并区间
思路:先从小到大排序,然后开始遍历,如果当前数组的左边界小于等于前一个数组的右边界,则合并。具体操作是当前数组的右边界扩展为两个数组右边界的最大值,左边界扩展为两个数组左边界的最小值;如果当前数组的左边界大于前一个数组的右边界,则将当前数组添加到结果中。
Python版本:
class Solution:
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
intervals = sorted(intervals, key=lambda x:x[0])
res = []
if len(intervals)==1:
res.append(intervals[0])
return res
for i in range(1, len(intervals)):
if i == len(intervals)-1:
res.append(intervals[-1])
if intervals[i-1][1] < intervals[i][0]:
res.append(intervals[i-1])
else:
intervals[i][0] = intervals[i-1][0]
intervals[i][1] = max(intervals[i-1][1], intervals[i][1])
return res
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度: O ( l o g n ) O(logn) O(logn)
go版本:
func merge(intervals [][]int) [][]int {
sort.Slice(intervals, func(i, j int)bool {
return intervals[i][0]<intervals[j][0]
})
res := [][]int{}
prev := intervals[0]
for i := 1; i < len(intervals); i++ {
cur := intervals[i]
if prev[1] < cur[0] {
res = append(res, prev)
prev = cur
} else {
if prev[1] < cur[1] {
prev[1] = cur[1]
}
}
}
res = append(res, prev)
return res
}