代码随想录算法训练营第三十五天 | LeetCode 435. 无重叠区间、763. 划分字母区间、56. 合并区间

简介: 代码随想录算法训练营第三十五天 | LeetCode 435. 无重叠区间、763. 划分字母区间、56. 合并区间

代码随想录算法训练营第三十五天 | LeetCode 435. 无重叠区间、763. 划分字母区间、56. 合并区间

文章链接:无重叠区间        划分字母区间        合并区间

视频链接:无重叠区间        划分字母区间        合并区间

1. LeetCode 435. 无重叠区间

1.1 思路

  1. 本题是通过删除最少个区间数使得这些区间没有重叠,注意 [1,2][2,3] 这种是不算重叠的。其实就是让我们求这些区间里有几个重叠区间,把个数统计出来然后输出即可
  2. 如何让这些区间尽可能重叠呢?通过排序。让相邻的区间挨在一起,挨个遍历时才能把重叠的区间给判断出来。那是按照左边界排序还是右边界排序呢?其实都可以,那接下来是按照左边界排序的
  3. 先判断数组长度是否为 0,为 0 直接 return 0。然后开始先对数组按照左边界排序,定义 count 计数
  4. for(int i=1;i<nums.length;i++),从 1 开始,因为要 i 和 i-1 比较。我们遍历到第 i 个区间,前一个区间是第 i-1 个,if(nums[i][0]>=nums[i-1][0])即 i 的左边界>= i-1 的右边界这种情况是不重叠的,由于挨着的不算重叠因此需要等于号,但我们要处理的是重叠区间,这里是不重叠的,因此这里不做处理
  5. else 即重叠,i 的左边界<i-1 的右边界,这里发现了重叠区间就 count++。我们这里知道了当前区间和上一个区间是重叠的了,那怎么知道下一个区间和这两个区间重不重叠呢?此时就要更新这两个区间的最小右边界,即 nums[i][1]=Math.min(nums[i][1],nums[i-1][1]),因为这个位置前面的位置一定是重叠的,而如果取了最大右边界,这两区间就不重叠了。
  6. 此时遍历到下一个区间了,这个区间为 i,拿 i 的左边界和上一个区间 i-1 更新后的右边界相比,如果 i 的左边界>=i-1 更新后的右边界,就没有重叠。如果<了就是重叠了

1.2 代码

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

2. LeetCode 763. 划分字母区间

2.1 思路

  1. 要让这个区间里的字符只出现在这个区间了,比如这个区间包含 a,其他 a 就不能出现在别的区间了
  2. 我们要统计每个字符出现过的最远位置,比如我们包含了 a,我们就要知道 a 最远出现在哪里,最远的位置之前就把当前字符出现的所有位置都包含了
  3. 整体是分为两步,一步需要记录每个元素出现的最远位置,接下来遍历的时候根据这个最远位置来决定这个区间的最远位置
  4. 首先定义个哈希数组,记录每个元素出现的最远位置,定义长度 27,因为 26 个字母,27 足够了
  5. for 循环第一次遍历数组获取哈希值,hash[s[i]-'a']=i;等于 i 是因为每次遍历更新的都是最新的下标位置。遍历结束后 hash 数组存的就是每个字符存的最远下标位置
  6. 定义个数组 result 存放结果,定义左区间和右区间的下标 left 和 right
  7. for 循环第二次遍历字符串数组,right=Math.max(right,hash[s[i]-'a']),因为我们要取的是每个字符出现的最远处,当 i 遍历到最远距离时即 i==right 就找到分割线了然后就 result 记录区间里的长度 right-left+1,更新 left=right+1。
  8. 最后 return result 即可

2.2 代码

//
class Solution {
    public List<Integer> partitionLabels(String S) {
        List<Integer> 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;
    }
}

3. LeetCode 56. 合并区间

3.1 思路

  1. 本题和452. 用最少数量的箭引爆气球435. 无重叠区间很相似。把本题的区间中有重叠的都合并,最终输出所有的区间。相邻挨在一起的也要合并。
  2. 首先我们要先给数组排序,按左边界或者右边界排序都是可以的。我们就按照左边界排序
  3. 如果第 i 个区间的左边界<=第 i-1 个区间的右边界,证明这两个区间重叠了,就要合并区间了。else 就是第 i 个区间的左边界>第 i-1 个区间的右边界,就可以把第 i-1 个区间放入我们的 result 中了
  4. 首先定义个二维数组 result,如果题目给的数组长度为 0 就直接 return null。然后我们就按照左边界排序数组
  5. 由于上面已经排除了数组为 0 的情况,因此数组里肯定有一个数组,就先放入 result 中,后续如果有数组和它重叠,就把它获取然后修改
  6. for(int i=1;i<intervals.length;i++)从 1 开始是因为第 i 个和第 i-1 个比较。if(intervals[i][0]<=intervals[i-1][1])这就是重叠了,然后我们就更新新数组的边界,由于左边界一定是最小的了,因此更新的是右边界,右边界由于可能出现 i-1 的右边界比 i 的右边界还大,取的是右边界的最大值,因此就是先获取 result 的最后一个数组result.getLast(),result.getLast()[1]=Math.max(result.getLast()[1],intervals[i][1])。以上就是合并的操作,并且不需要再放入 result 中。
  7. else 就是不重叠的情况,就直接把这区间放入 result,result.add(intervals[i])

3.2 代码

//
// 版本2
class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
        Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
        res.add(intervals[0]);
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {
                int start = res.getLast()[0];
                int end = Math.max(intervals[i][1], res.getLast()[1]);
                res.removeLast();
                res.add(new int[]{start, end});
            }
            else {
                res.add(intervals[i]);
            }         
        }
        return res.toArray(new int[res.size()][]);
    }
}
相关文章
|
24天前
|
存储 算法 程序员
C 语言递归算法:以简洁代码驾驭复杂逻辑
C语言递归算法简介:通过简洁的代码实现复杂的逻辑处理,递归函数自我调用解决分层问题,高效而优雅。适用于树形结构遍历、数学计算等领域。
|
24天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
56 1
|
1月前
|
存储 缓存 算法
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
|
1月前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
1月前
|
存储 算法 Java
leetcode算法题-有效的括号(简单)
【11月更文挑战第5天】本文介绍了 LeetCode 上“有效的括号”这道题的解法。题目要求判断一个只包含括号字符的字符串是否有效。有效字符串需满足左括号必须用相同类型的右括号闭合,并且左括号必须以正确的顺序闭合。解题思路是使用栈数据结构,遍历字符串时将左括号压入栈中,遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配。最后根据栈是否为空来判断字符串中的括号是否有效。示例代码包括 Python 和 Java 版本。
|
3月前
|
Unix Shell Linux
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
本文提供了几个Linux shell脚本编程问题的解决方案,包括转置文件内容、统计词频、验证有效电话号码和提取文件的第十行,每个问题都给出了至少一种实现方法。
LeetCode刷题 Shell编程四则 | 194. 转置文件 192. 统计词频 193. 有效电话号码 195. 第十行
|
4月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III
本文介绍了两种Python实现方法,用于按照之字形顺序打印二叉树的层次遍历结果,实现了在奇数层正序、偶数层反序打印节点的功能。
63 6
|
4月前
|
搜索推荐 索引 Python
【Leetcode刷题Python】牛客. 数组中未出现的最小正整数
本文介绍了牛客网题目"数组中未出现的最小正整数"的解法,提供了一种满足O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度要求的原地排序算法,并给出了Python实现代码。
125 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
43 1
|
3月前
|
数据采集 负载均衡 安全
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口
本文提供了多个多线程编程问题的解决方案,包括设计有限阻塞队列、多线程网页爬虫、红绿灯路口等,每个问题都给出了至少一种实现方法,涵盖了互斥锁、条件变量、信号量等线程同步机制的使用。
LeetCode刷题 多线程编程九则 | 1188. 设计有限阻塞队列 1242. 多线程网页爬虫 1279. 红绿灯路口