代码随想录算法训练营第三十六天|435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间

本文主要是介绍代码随想录算法训练营第三十六天|435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

435. 无重叠区间

链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

细节:

1. 这道题目和 452.用最少数量的箭引爆气球 ,452中的弓箭数量其实就是 无重叠区间的数量,用总的区间数减去 无重叠区间的数量 就是我们要移除的元素数量。
        所以得出方法一:使用总区间数减去无重叠区间的数量
        这个方法是根据左边界进行排序,记录弓箭的数量,其实就是在记录 无重叠区间的数量,那么总的区间的数量减去无重叠区间的数量就是要移除的区间的数量

2. 还有一种思路是根据右边界进行排序
        如果本区间的左区间大于或者等于上一个区间的右边界,就说明是 无重叠的区间 ,此时需要更新最新的 无重叠右边界。
        如果本区间的左区间小于上一个区间的右边界,说明 区间重叠了,是要删除的区间,就进行记录
        所以得出了方法二:根据右区间进行排序,记录重叠区间的数量
        这个方法根据右边界进行排序,不断记录重叠区间的数量,如果遇到不重叠的区间,就对重叠边界的条件进行改变

无重叠区间
根据左边界排序,使用总区间数减去无重叠区间的数量
class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {Arrays.sort(intervals, (a, b) -> {return Integer.compare(a[0], b[0]);});int count = 1;for (int i = 1; i < intervals.length; i++){if (intervals[i][0] >=intervals[i - 1][1] ){count++;}else{intervals[i][1] = Math.min(intervals[i][1], intervals[i - 1][1]);}}return intervals.length - count;}
}
根据右边界排序,记录重叠区间的数量
class Solution {public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {Arrays.sort(intervals,(a,b) -> {// 按照区间右边界升序排序return a[1] - b[1];});int count = 0;int edge = Integer.MIN_VALUE;for (int i = 0; i < intervals.length; i++) {// 如果一个区间的右边界小于当前区间的左边界,说明无交集if (intervals[i][0] >= edge) {edge = intervals[i][1];} else {count++;}}return count;}
}

763.划分字母区间

链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

细节:

        在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界,如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界,说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母,最远也就到这个边界了
        1、首先统计每一个字符最后出现的位置
        2、从头遍历字符,并更新字符的最远出现下标,如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了,则找到了分割点      

        直接在字符串上进行切割的话,切割点是原字符串的坐标,比如结果应该是[9,7,8],最后的结果确是[9,16,24],想出现这种情况的时候,应该想到使用滑动窗口

        直接在字符串上操作滑动窗口的话,执行时间比较长,所以将字符串转换成数组进行滑动窗口的操作会更快

划分字母区间
使用边界的思路写判断条件看不懂这个思路就看下面滑动窗口的思路,比较明显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 index = 0;int last = -1;for (int i = 0; i < chars.length; i++) {index = Math.max(index,edge[chars[i] - 'a']);if (i == index) {list.add(i - last);last = i;}}return list;}
}
使用滑动窗口的思路写判断条件(直接在字符串上进行滑动)
class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String s) {// 结果集List<Integer> result = new LinkedList<>();// 统计每个字符出现的最后下标int[] edge = new int[26];char[] chars = s.toCharArray();for ( int i = 0; i < chars.length; i++) {edge[chars[i] - 'a'] = i;}// 滑动窗口int left = 0;int right = 0;for (int i = 0; i < chars.length; i++) {// 找出字符出现的最远位置right = Math.max(right,edge[chars[i] - 'a']);// 当遍历到最远最远位置的下标的时候,就说明该裁剪了if (i == right) {result.add(right - left + 1);left = right + 1;}}return result;}
}
使用滑动窗口的思路写判断条件(直接在字符串上进行滑动)
class Solution {public List<Integer> partitionLabels(String s) {// 结果集List<Integer> result = new LinkedList<>();// 滑动窗口int left = 0;int right = 0;for (int i = 0; i < s.length(); i++) {// 找出当前字符的最远边界right = Math.max(right,s.lastIndexOf(s.charAt(i)));// 如果到达边界,就进行移动和记录if (right == i) {result.add(right - left + 1);left = right + 1;}}return result;}
}

56. 合并区间

链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

细节:

这几道重叠区间的问题做下来,对重叠区间的问题有了一定的感觉
        首先要了解清楚题意是要干什么,然后再选择正确的排序,这是成功的开始
        然后再根据排序进行一定的操作,是计数还是合并,还是删除……

        重叠区间的思路并不难,难得是对代码的驾驭程度

        重叠区间的题目总结:
                452.用最少数量的箭引爆气球  求的是不重叠的区间数量,与 435 形成对比。(计数,不用构建新数组)
               435.无重叠区间 求得是删除几个区间就可以使数组形成无重叠区间,与 452 对比》(计数,不用构建新数组)
               763.划分字母区间 求得是分割字符串,这道题目更像是滑动窗口,但是也是不断判断某个最大区间内的内容
                56.合并区间 前面的几道题目做出来之后,就会对这道题目很有感觉了,就是一些代码的细节上需要多加注意。(构建新数组,需要借助结合,这一点和 406.根据身高重建队列 比较相似)

 

class Solution {public int[][] merge(int[][] intervals) {// 将区间按照从小到大的顺序进行排列Arrays.sort(intervals,(a,b) -> Integer.compare(a[0],b[0]));// 使用一个linkedList集合便于重建数组LinkedList<int[]> result = new LinkedList<>();int left = intervals[0][0];int right = intervals[0][1];// 遍历排序后的数组,如果数组重叠就进行合并for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {if (intervals[i][0] > right) {// 这种情况区间不重叠,收集结果result.add(new int[]{left,right});// 重新定义下一个区间的左右left = intervals[i][0];right = intervals[i][1];} else {// 这种情况区间重叠了。更新右边界right = Math.max(intervals[i][1],right);}}// 最后剩余一个区间再添加到集合中result.add(new int[]{left,right});// 将结果集转换成数组进行输出return result.toArray(new int[result.size()][]);}
}

这篇关于代码随想录算法训练营第三十六天|435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/726770

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu2241(二分+合并数组)

题意:判断是否存在a+b+c = x,a,b,c分别属于集合A,B,C 如果用暴力会超时,所以这里用到了数组合并,将b,c数组合并成d,d数组存的是b,c数组元素的和,然后对d数组进行二分就可以了 代码如下(附注释): #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<que

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

usaco 1.2 Name That Number(数字字母转化)

巧妙的利用code[b[0]-'A'] 将字符ABC...Z转换为数字 需要注意的是重新开一个数组 c [ ] 存储字符串 应人为的在末尾附上 ‘ \ 0 ’ 详见代码: /*ID: who jayLANG: C++TASK: namenum*/#include<stdio.h>#include<string.h>int main(){FILE *fin = fopen (

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n