无重叠区间——贪心算法
给定一个区间的集合，找到需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。
注意:
- 可以认为区间的终点总是大于它的起点。
- 区间 [1,2] 和 [2,3] 的边界相互“接触”，但没有相互重叠。
示例 1:
输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ] 输出: 1
解释: 移除 [1,3] 后，剩下的区间没有重叠。
示例 2:
输入: [ [1,2], [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: [ [1,2], [2,3] ] 输出: 0
解释: 你不需要移除任何区间，因为它们已经是无重叠的了。
题解：又是给了一组数组，问之间有无重叠区间，显然可以考虑将其排序之后，逐个比较，考虑局部最优解，符合贪心算法思想
因为区间的终点始终大于它的起点，我们考虑将其按照终点大小，由小到大排序
这里直接调用Arrays.sort()进行排序，以下为Lambda表达式写法
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() { public int compare(int[] interval1, int[] interval2) { return interval1[1] - interval2[1]; } });
这里重写了compare方法，interval1[1] - interval2[1]，即由小到大interval1[1] < interval2[1]进行排序
简化版Lambda写法：
Arrays.sort(intervals,(o1,o2) -> o1[1] < o2[1]);
排完序后我们考虑：依次从最左边区间的右边界和下一区间的左边界比较
int count = 0, prev = intervals[0][1]; for(int i = 1;i < n;i++ ){ if(prev > intervals[i][0]) count++; else prev = intervals[i][1]; }
若右边界大于左边界，则说明区间重叠，需移除一个，再和下一区间左边界比较，此时count++;
若小于等于，则说明，区间无重叠，这时取到下一区间的右边界，向右递进，再和下下区间的左边界进行比较，直至到达数组末尾。
Java代码：
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
if (intervals.length == 0)
return 0;
Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] interval1, int[] interval2) {
return interval1[1] - interval2[1];
}
});
int count = 0, prev = intervals[0][1];
for(int i = 1;i < intervals.length;i++){
if(prev > intervals[i][0]) count++;
else prev = intervals[i][1];
}
return count;
}
}C++：
class Solution {
public:
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if (intervals.empty()) {
return 0;
}
int n = intervals.size();
sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](vector<int> a, vector<int> b) {
return a[1] < b[1];
});
int count = 0, prev = intervals[0][1];
for(int i = 1;i < n;i++ ){
if(prev > intervals[i][0])
count++;
else
prev = intervals[i][1];
}
return count;
}
};这是一个Medium难度题，但当我们思考其特征(给了一组数组数据，区间重叠是局部问题，且没有后效性)，发现符合贪心算法，接着找出贪心策略(即排序后依次比较)，我们发现此题还是可以简洁性的处理。
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