題目描述解法:給出乙個無重疊的 ,按照區間起始端點排序的區間列表。
在列表中插入乙個新的區間,你需要確保列表中的區間仍然有序且不重疊(如果有必要的話,可以合併區間)。
示例 1:
輸入: intervals = [[1,3],[6,9]], newinterval = [2,5]
輸出: [[1,5],[6,9]]
示例 2:
輸入: intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newinterval = [4,8]
輸出: [[1,2],[3,10],[12,16]]
解釋: 這是因為新的區間 [4,8] 與 [3,5],[6,7],[8,10] 重疊。
分兩個步驟來考慮:
先把插入區間那在手上,把在插入區間之前的區間放入到輸出中;
把插入區間放入輸出中(如果存在重疊則進行合併),之後再將還未放入的區間逐個放入到輸出中,如果包含在插入區間中則忽略,如果和插入區間存在重疊則進行合併。
class
solution
:def
insert
(self, intervals: list[list[
int]
], newinterval: list[
int])-
> list[list[
int]]:
new_start, new_end = newinterval
idx, n =0,
len(intervals)
output =
while idx < n and new_start > intervals[idx][0
]:) idx +=1if
not output or output[-1
][1]
< new_start:
else
: output[-1
][1]
=max
(output[-1
][1]
, new_end)
while idx < n:
interval = intervals[idx]
start, end = interval
idx +=
1if output[-1
][1]
< start:
else
: output[-1
][1]
=max
(output[-1
][1]
, end)
return output
此題涉及貪心演算法,下面做出簡單介紹:
貪心演算法一般用來解決需要「找到要做某事的最小數量」或「找到在某些情況下適合的最大物品數量」的問題,且提供的是無序的輸入。
貪心演算法的思想是每一步都選擇最佳解決方案,最終獲得全域性最佳的解決方案。
標準解決方案具有 o(n
logn)
\mathcal(n \log n)
o(nlogn)
o (n
logn
)\mathcal o(nlogn)
o(nlog
n)的時間複雜度且由以下兩部分組成:
思考如何排序輸入資料(o(n
logn)
\mathcal(n \log n)
o(nlogn)
的時間複雜度)。
思考如何解析排序後的資料(o(n
)\mathcal(n)
o(n)
的時間複雜度)
如果輸入資料本身有序,則我們不需要進行排序,那麼該貪心演算法具有 o(n
)\mathcal(n)
o(n)
的時間複雜度。
參考:
LeetCode 57 插入區間
幾個注意點 1.原集合為空 2.插入在最開始的位置 3.插入在末尾位置 4.插入在中間 可以通過新增標誌,沒有新增就每次都去判斷重疊情況進行新增 vectorresult if intervals.size 0 bool isadd false for int i 0 i intervals.siz...
leetcode57 插入區間
給出乙個無重疊的 按照區間起始端點排序的區間列表。在列表中插入乙個新的區間,你需要確保列表中的區間仍然有序且不重疊 如果有必要的話,可以合併區間 示例 1 輸入 intervals 1,3 6,9 newinterval 2,5 輸出 1,5 6,9 示例 2 輸入 intervals 1,2 3,...
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