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。

思路：跟最少箭射穿气球一样，本质上都是寻找重叠区间的问题。按照下述过程找到重叠区间后，进行计数操作。

           1.先对数组集的左区间进行排序；

           2.将一个数组元素的左区间与上一个元素的右区间进行比较，判断是否有重叠

           3.将取重合区间中最小的右区间的值再与下一个元素的左区间进行比较

class Solution {
public:static bool cmp (const vector& a, const vector& b) {return a[0] < b[0]; // 改为左边界排序}int eraseOverlapIntervals(vector>& intervals) {if (intervals.size() == 0) return 0;sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);int count = 0; // 注意这里从0开始，因为是记录重叠区间int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {   if (intervals[i][0] >= end)  end = intervals[i][1]; // 无重叠的情况else { // 重叠情况 end = min(end, intervals[i][1]);count++;}}return count;}
};

JAVA:

class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {Arrays.sort(intervals, (a,b)-> {return Integer.compare(a[0],b[0]);});int count = 1;for(int i = 1;i < intervals.length;i++){if(intervals[i][0] < intervals[i-1][1]){intervals[i][1] = Math.min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]);continue;}else{count++;}    }return intervals.length - count;}
}

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].

思路：找到重叠区间后，进行合并区间操作。由于先做好了左区间排序，因此在收集合并区间的结果时，只需要注意变更右区间就可以了。

class Solution {
public:vector> merge(vector>& intervals) {vector> result;if (intervals.size() == 0) return result; // 区间集合为空直接返回// 排序的参数使用了lambda表达式sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector& a, const vector& b){return a[0] < b[0];});// 第一个区间就可以放进结果集里，后面如果重叠，在result上直接合并result.push_back(intervals[0]); for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {if (result.back()[1] >= intervals[i][0]) { // 发现重叠区间// 合并区间，只更新右边界就好，因为result.back()的左边界一定是最小值，因为我们按照左边界排序的result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]); } else {result.push_back(intervals[i]); // 区间不重叠 }}return result;}
};

JAVA:

/**
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) {List res = new LinkedList<>();//按照左边界排序Arrays.sort(intervals, (x, y) -> Integer.compare(x[0], y[0]));//initial start 是最小左边界int start = intervals[0][0];int rightmostRightBound = intervals[0][1];for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {//如果左边界大于最大右边界if (intervals[i][0] > rightmostRightBound) {//加入区间 并且更新startres.add(new int[]{start, rightmostRightBound});start = intervals[i][0];rightmostRightBound = intervals[i][1];} else {//更新最大右边界rightmostRightBound = Math.max(rightmostRightBound, intervals[i][1]);}}res.add(new int[]{start, rightmostRightBound});return res.toArray(new int[res.size()][]);}
}}

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。

思路：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。

        1.统计每一个字符最后出现的位置

        2.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

class Solution {
public:vector partitionLabels(string S) {int hash[27] = {0}; // i为字符，hash[i]为字符出现的最后位置for (int i = 0; i < S.size(); i++) { // 统计每一个字符最后出现的位置hash[S[i] - 'a'] = i;}vector result;int left = 0;int right = 0;for (int i = 0; i < S.size(); i++) {right = max(right, hash[S[i] - 'a']); // 找到字符出现的最远边界if (i == right) {result.push_back(right - left + 1);left = i + 1;}}return result;}
};

JAVA:

class Solution {public List partitionLabels(String S) {List list = new LinkedList<>();int[] edge = new int[26];char[] chars = S.toCharArray();for (int i = 0; i < chars.length; i++) {edge[chars[i] - 'a'] = i;}int idx = 0;int last = -1;for (int i = 0; i < chars.length; i++) {idx = Math.max(idx,edge[chars[i] - 'a']);if (i == idx) {list.add(i - last);last = i;}}return list;}
}