算法编程(十八):汇总区间

简介: 算法编程(十八):汇总区间

写在前面


今天的这道题,《汇总区间》,是关于处理数组处理的一道题。

不同于其他数组的题目,此题需要输出区间范围列表。

一般对Java有一定基础的朋友就可以解答出来。

下面就一起来看一下吧。

image.png

题目解读


从题目的描述来看,是要在给定的整数数组中,提取出恰好存在数组中所有数字的区间范围列表。

注意,这里的整数数组是无重复、并且有序的整数数组。

要得到这么一个结果,需要使用到多重循环来搞定。

在循环体中获取到起始的值,判断出区间应该存在的起始值。

再者需要判断什么时候可以断开区间,进行下一个区间的生成。

有这么几个点需要特殊处理一下。

负数的处理,当区间溢出的情况存在时的处理。

下面我们直接来看一下具体的代码逻辑吧。

代码实现


本次执行代码如下所示:

class Solution {
    public List<String> summaryRanges(int[] nums) {
        List<String> resultList = new ArrayList<String>();
        int index = 0;
        int n = nums.length;
        while (index < n) {
            int low = index;
            index++;
            while (index < n && nums[index] == nums[index - 1] + 1) {
                index++;
            }
            int high = index - 1;
            StringBuffer str = new StringBuffer(Integer.toString(nums[low]));
            if (low < high) {
                str.append("->");
                str.append(Integer.toString(nums[high]));
            }
            resultList.add(str.toString());
        }
        return resultList;
    }
}
代码执行结果

今天的代码执行结果还不错,内存的排名也上来了。

可能是因为这道题还没有多少人做的原因。

image.png

其他思路

这道题我也没有其他思路了,大家如果有的话,可以评论区Q我一下哈。

总结

今天这道题,其实理解起来还是比较复杂的,要搞清如何判断区间的产生和隔开,大家搞

相关文章
|
1月前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
49 2
|
2月前
|
存储 缓存 分布式计算
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
这篇文章是关于数据结构与算法的学习指南,涵盖了数据结构的分类、数据结构与算法的关系、实际编程中遇到的问题以及几个经典的算法面试题。
40 0
数据结构与算法学习一:学习前的准备,数据结构的分类,数据结构与算法的关系,实际编程中遇到的问题,几个经典算法问题
|
2月前
|
算法 Python
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
34 0
|
7月前
|
存储 分布式计算 算法
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
107 0
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
编程之旅中的算法启示
【8月更文挑战第31天】在编程世界的迷宫里,算法是那把钥匙,它不仅能解锁问题的答案,还能引领我们深入理解计算机科学的灵魂。本文将通过一次个人的技术感悟旅程,探索算法的奥秘,分享如何通过实践和思考来提升编程技能,以及这一过程如何启示我们更深层次地认识技术与生活的交织。
|
5月前
|
存储 算法 搜索推荐
告别低效编程!Python算法设计与分析中,时间复杂度与空间复杂度的智慧抉择!
【7月更文挑战第22天】在编程中,时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键。时间复杂度衡量执行时间随数据量增加的趋势,空间复杂度关注算法所需的内存。在实际应用中,开发者需权衡两者,根据场景选择合适算法,如快速排序(平均O(n log n),最坏O(n^2),空间复杂度O(log n)至O(n))适合大规模数据,而归并排序(稳定O(n log n),空间复杂度O(n))在内存受限或稳定性要求高时更有利。通过优化,如改进基准选择或减少复制,可平衡这两者。理解并智慧地选择算法是提升代码效率的关键。
72 1
|
4月前
|
存储 算法
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
【C算法】编程初学者入门训练140道(1~20)
|
5月前
|
存储 算法 Python
震撼!Python算法设计与分析,分治法、贪心、动态规划...这些经典算法如何改变你的编程世界!
【7月更文挑战第9天】在Python的算法天地,分治、贪心、动态规划三巨头揭示了解题的智慧。分治如归并排序,将大问题拆解为小部分解决;贪心算法以局部最优求全局,如Prim的最小生成树;动态规划通过存储子问题解避免重复计算,如斐波那契数列。掌握这些,将重塑你的编程思维,点亮技术之路。
82 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
编程之舞:探索算法的优雅与力量
【6月更文挑战第10天】在软件的世界里,算法是构筑数字宇宙的基石。它们如同精心编排的舞蹈,每一个步骤都充满着逻辑的美感和解决问题的力量。本文将带领读者走进算法的世界,一起感受那些精妙绝伦的编程思想如何转化为解决现实问题的钥匙。
39 3
|
6月前
|
存储 SQL 算法
高效日程管理:利用区间合并算法优化活动安排【python LeetCode57】
高效日程管理:利用区间合并算法优化活动安排【python LeetCode57】
下一篇
DataWorks