代码随想录算法训练营day36|435. 无重叠区间 |763.划分字母区间 |56. 合并区间

435. 无重叠区间

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给定一个区间的集合,找到需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠。

注意: 可以认为区间的终点总是大于它的起点。 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”,但没有相互重叠。

示例 1:

  • 输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
  • 输出: 1
  • 解释: 移除 [1,3] 后,剩下的区间没有重叠。

示例 2:

  • 输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
  • 输出: 2
  • 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

示例 3:

  • 输入: [ [1,2], [2,3] ]

  • 输出: 0

  • 解释: 你不需要移除任何区间,因为它们已经是无重叠的了。

  • 思路

相信很多同学看到这道题目都冥冥之中感觉要排序,但是究竟是按照右边界排序,还是按照左边界排序呢?

其实都可以。主要就是为了让区间尽可能的重叠。

我来按照右边界排序,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

此时问题就是要求非交叉区间的最大个数。

和射气球差不多

  • 按左边界排序
  • 如果 右边界小于左边界
  • 重合 需要删一个 取最小的右边界

按照左边界排序 代码如下:

class Solution {
    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
        //按左边界排序
        Arrays.sort(intervals, (a, b)-> Integer.compare(a[0],b[0]));
        int count=0;
        for(int i=1;i<intervals.length;i++){
            //如果 右边界小于左边界 
           if(intervals[i][0]<intervals[i-1][1]){
               //取最小的右边界
              intervals[i][1]=Math.min(intervals[i][1],intervals[i-1][1]);
              //重合 需要删一个
              count++;
            }
        }
        return count;      
    }
}
  • 时间复杂度:O(nlog n) ,有一个快排
  • 空间复杂度:O(n),有一个快排,最差情况(倒序)时,需要n次递归调用。因此确实需要O(n)的栈空间

763.划分字母区间

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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。

提示:

  • S的长度在[1, 500]之间。

  • S只包含小写字母 ‘a’ 到 ‘z’ 。

  • 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:

  • 统计每一个字符最远出现的位置
  • 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

如图:

代码随想录算法训练营day36|435. 无重叠区间 |763.划分字母区间 |56. 合并区间_第1张图片

明白原理之后,代码并不复杂,如下:

class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String S) {
        List<Integer> list = new LinkedList<>();
        int[] edge = new int[27]; //记录最远出现位置
        char[] chars = S.toCharArray();
        //从前向后遍历
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            edge[chars[i] - 'a'] = i;  //统计每个字母出现的最远位置  覆盖
            
        }
        int right = 0;
        int left = 0;
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            right = Math.max(right,edge[chars[i] - 'a']);// 找到字符出现的最远边界
            if (i == right) {
                list.add(right-left+1); //统计个数
                left=i+1; //去下一个区间
            }
        }
        return list;
    }
}
  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1),使用的hash数组是固定大小

56. 合并区间

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给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。

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].

示例 2:

  • 输入: intervals = [[1,4],[4,5]]

  • 输出: [[1,5]]

  • 解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。

  • 注意:输入类型已于2019年4月15日更改。 请重置默认代码定义以获取新方法签名。

  • 思路

本题的本质其实还是判断重叠区间问题。

和气球 无重叠区间思路相

  • 按左边界排序
  • 如果左边界<=右边界
  • 合并 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数组里就可以了。如果没有合并就把原区间加入到result数组。
/**
时间复杂度 : O(NlogN) 排序需要O(NlogN)
空间复杂度 : O(logN)  java 的内置排序是快速排序 需要 O(logN)空间

*/
class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        //应该有一个判断非空,不写也过了
        LinkedList<int[]> res=new LinkedList<>();//放结果
        
         //按左边界排序
        Arrays.sort(intervals,(a,b) -> Integer.compare(a[0],b[0]));
        res.add(intervals[0]);  //结果集里一定有一个区间 (看做上一个区间)
        for(int i=1;i<intervals.length;i++){
            if(intervals[i][0]<=res.getLast()[1]){
                //上一个区间的左边界一定是最小的,只更新右边界 去最大的
                res.getLast()[1]=Math.max(intervals[i][1],res.getLast()[1]);
                
            }else{
                res.add(intervals[i]); //区间不重叠 直接把区间放进来
            }           
        }    
        return res.toArray(new int[res.size()][]);
    }
}

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