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为了得到无重叠区间,煞费苦心

亿华云2025-10-09 05:08:06【应用开发】0人已围观

简介无重叠区间力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals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

无重叠区间

力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals

给定一个区间的煞费苦心集合,找到需要移除区间的到无最小数量,使剩余区间互不重叠。重叠

注意: 可以认为区间的区间终点总是大于它的起点。区间 [1,煞费苦心2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”,但没有相互重叠。到无

示例 1:

输入: [ [1,重叠2], [2,3], [3,4], [1,3] ] 输出: 1 解释: 移除 [1,3] 后,剩下的区间区间没有重叠。

示例 2:

输入: [ [1,煞费苦心2], [1,2], [1,2] ] 输出: 2 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

示例 3:

输入: [ [1,到无2], [2,3] ] 输出: 0 解释: 你不需要移除任何区间,因为它们已经是重叠无重叠的了。

思路

相信很多同学看到这道题目都冥冥之中感觉要排序,区间但是煞费苦心究竟是按照右边界排序,还是到无按照左边界排序呢?

这其实是一个难点!

按照右边界排序,就要从左向右遍历,重叠因为右边界越小越好,只要右边界越小,留给下一个区间的空间就越大,所以从左向右遍历,免费信息发布网优先选右边界小的。

按照左边界排序,就要从右向左遍历,因为左边界数值越大越好(越靠右),这样就给前一个区间的空间就越大,所以可以从右向左遍历。

如果按照左边界排序,还从左向右遍历的话,其实也可以,逻辑会有所不同。

一些同学做这道题目可能真的去模拟去重复区间的行为,这是比较麻烦的,还要去删除区间。

题目只是要求移除区间的个数,没有必要去真实的模拟删除区间!

我来按照右边界排序,从左向右记录非交叉区间的个数。最后用区间总数减去非交叉区间的个数就是需要移除的区间个数了。

此时问题就是要求非交叉区间的网站模板最大个数。

右边界排序之后,局部最优:优先选右边界小的区间,所以从左向右遍历,留给下一个区间的空间大一些,从而尽量避免交叉。全局最优:选取最多的非交叉区间。

局部最优推出全局最优,试试贪心!

这里记录非交叉区间的个数还是有技巧的,如图:

无重叠区间

区间,1,2,3,4,5,6都按照右边界排好序。

每次取非交叉区间的时候,都是可右边界最小的来做分割点(这样留给下一个区间的空间就越大),所以第一条分割线就是区间1结束的位置。

接下来就是找大于区间1结束位置的云服务器区间,是从区间4开始。那有同学问了为什么不从区间5开始?别忘已经是按照右边界排序的了。

区间4结束之后,在找到区间6,所以一共记录非交叉区间的个数是三个。

总共区间个数为6,减去非交叉区间的个数3。移除区间的最小数量就是3。

C++代码如下:

class Solution {  public:     // 按照区间右边界排序     static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {          return a[1] < b[1];     }     int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {          if (intervals.size() == 0) return 0;         sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);         int count = 1; // 记录非交叉区间的个数         int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点         for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {              if (end <= intervals[i][0]) {                  end = intervals[i][1];                 count++;             }         }         return intervals.size() - count;     } };  时间复杂度:O(nlogn) ,有一个快排 空间复杂度:O(1)

大家此时会发现如此复杂的一个问题,代码实现却这么简单!

总结

本题我认为难度级别可以算是hard级别的!

总结如下难点:

难点一:一看题就有感觉需要排序,但究竟怎么排序,按左边界排还是右边界排。 难点二:排完序之后如何遍历,如果没有分析好遍历顺序,那么排序就没有意义了。 难点三:直接求重复的区间是复杂的,转而求最大非重复区间个数。 难点四:求最大非重复区间个数时,需要一个分割点来做标记。

这四个难点都不好想,但任何一个没想到位,这道题就解不了。

一些录友可能看网上的题解代码很简单,照葫芦画瓢稀里糊涂的就过了,但是其题解可能并没有把问题难点讲清楚,然后自己再没有钻研的话,那么一道贪心经典区间问题就这么浪费掉了。

贪心就是这样,代码有时候很简单(不是指代码短,而是逻辑简单),但想法是真的难!

这和动态规划还不一样,动规的代码有个递推公式,可能就看不懂了,而贪心往往是直白的代码,但想法读不懂,哈哈。

所以我把本题的难点也一一列出,帮大家不仅代码看的懂,想法也理解的透彻!

补充

本题其实和452.用最少数量的箭引爆气球非常像,弓箭的数量就相当于是非交叉区间的数量,只要把弓箭那道题目代码里射爆气球的判断条件加个等号(认为[0,1][1,2]不是相邻区间),然后用总区间数减去弓箭数量 就是要移除的区间数量了。

把452.用最少数量的箭引爆气球代码稍做修改,就可以AC本题。

class Solution {  public:     // 按照区间右边界排序     static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {          return a[1] < b[1];     }     int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {          if (intervals.size() == 0) return 0;         sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);         int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭         for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {              if (intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1]) {                  result++; // 需要一支箭             }             else {   // 气球i和气球i-1挨着                 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界             }         }         return intervals.size() - result;     } }; 

这里按照 左区间遍历,或者按照右边界遍历,都可以AC,具体原因我还没有仔细看,后面有空再补充。

class Solution {  public:     // 按照区间左边界排序     static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {          return a[0] < b[0];     }     int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {          if (intervals.size() == 0) return 0;         sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);         int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭         for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {              if (intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1]) {                  result++; // 需要一支箭             }             else {   // 气球i和气球i-1挨着                 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界             }         }         return intervals.size() - result;     } }; 

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