給定乙個區間的集合，找到需要移除區間的最小數量，使剩餘區間互不重疊。注意:可以認為區間的終點總是大於它的起點。
區間 [1,2] 和 [2,3] 的邊界相互「接觸」，但沒有相互重疊。
示例 1:
輸入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
輸出: 1解釋: 移除 [1,3] 後，剩下的區間沒有重疊。
示例 2:
輸入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
輸出: 2解釋: 你需要移除兩個 [1,2] 來使剩下的區間沒有重疊。
示例 3:
輸入: [ [1,2], [2,3] ]
輸出: 0解釋: 你不需要移除任何區間，因為它們已經是無重疊的了。//
public
int eraseoverlapintervals(int
intervals)
思路（錯誤）:將區間存入map 起始區間相同的區間小的存入 出現起始區間相同的返回的值++
錯誤案例：[[1,100],[11,22],[1,11],[2,12]] 預期結果2
因為重疊區間可能不是從起始區間開始 如上的[1,11],[2,12]
publicint eraseoverlapintervals(int
intervals)
else
if(integer.parseint(map.get(intervals[i][0])+"")<=intervals[i][1])
j--;
}return
j; }
大佬思路
貪心演算法
什麼是貪心選擇性質呢，簡單說就是：每一步都做出乙個區域性最優的選擇，最終的結果就是全域性最優。注意哦，這是一種特殊性質，其實只有一部分問題擁有這個性質。
比如你面前放著 100 張***，你只能拿十張，怎麼才能拿最多的面額？顯然每次選擇剩下***中面值最大的一張，最後你的選擇一定是最優的。
然而，大部分問題明顯不具有貪心選擇性質。比如打牌，對手出對兒三，按照貪心策略，你應該出盡可能小的牌剛好壓制住對方，但現實情況我們甚至可能會出王炸。這種情況就不能用貪心演算法，而得使用動態規劃解決
正確的思路其實很簡單，可以分為以下三步：
從區間集合 intvs 中選擇乙個區間 x，這個 x 是在當前所有區間中結束最早的（end 最小）。
把所有與 x 區間相交的區間從區間集合 intvs 中刪除。
重複步驟 1 和 2，直到 intvs 為空為止。之前選出的那些 x 就是最大不相交子集。
publicint intervalschedule(int
intvs)
});//至少有乙個區間不相交
int count = 1;
//排序後，第乙個區間就是 x
int x_end = intvs[0][1];
for (int
interval : intvs)
}return
count;
}
publicstatic
int intervalschedule(int
intvs) , , ,
int n =intvs.length;
if (intvs.length == 0) return 0;
//按 end 公升序排序
arrays.sort(intvs, new comparator()
});//至少有乙個區間不相交
int count = 1;
//排序後，第乙個區間就是 x
int x_end = intvs[0][1];
for (int
interval : intvs)
}return n-count;
}
無重疊區間
給定一些區間，找到需要移除的最小區間數，以使其餘的區間不重疊。樣例1 輸入 1,2 2,3 3,4 1,3 輸出 1 解釋 1,3 被移除後，剩下的區間將不再重疊。樣例2 輸入 1,2 1,2 1,2 輸出 2 解釋 需要將兩個 1,2 移除使得剩下的區間不重合。樣例3 輸入 1,2 2,3 輸出 ...
無重疊區間
最近做題發現無重疊區間出現的比較多，在此做個記錄，但願你，思維活躍，邏輯縝密，多的不扯，堅持刷題 給定乙個區間的集合，找到需要移除區間的最小數量，使剩餘區間互不重疊。分析題意，說的是無重疊區間，那就是利用區間數字的大小做判斷唄，所以對整體陣列排序不會對整體結果造成影響。但是對做題人來說那就簡單多了，...
無重疊區間
問題描述 給定乙個區間的集合，找到需要移除區間的最小數量，使剩餘區間互不重疊。注意 可以認為區間的終點總是大於它的起點。區間 1,2 和 2,3 的邊界相互 接觸 但沒有相互重疊。示例 1 輸入 1,2 2,3 3,4 1,3 輸出 1 解釋 移除 1,3 後，剩下的區間沒有重疊。示例 2 輸入 1...