今天的力扣打卡题是 57. 插入区间 ，我们再顺便练习两道类似的简单区间题目，比如：判断区间是否重叠（252. 会议室）、56. 合并区间。这类面试题目还挺讨巧的，因为不需要掌握什么数据结构与算法的先验知识，看懂题目之后模拟一遍即可，很容易考察出应聘者到底会不会写代码。
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
我从来不是一个呆在舒适区间的人，高中毕业，大学往死了干了三年，毕竟还是要靠实力说话啊，努力、自制、对照下，喜欢呆在舒适区间里人，没紧迫感、没压力、不思进取、“人无远虑必有近忧”的人。这么一想，我好像也有点强逼自己变得更强。
在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
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以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回 一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
虽然示例中没有给出需要排序的案例，但需要考虑数组不是按照首位数组顺序排列的情况，这样会让区间难以判断，所以先做一个排序。
https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
tile用来展示基因组上区域的分布，和之前介绍过的highlight不同，这些区域在图中并不是位于同一层的。为了避免不同区域之间的重叠，tile会将有重叠的区域分布在不同的层，结合图片来理解一下这个概念。示例图片如下
给定一个整数数组 A，如果它是有效的山脉数组就返回 true，否则返回 false。
[1] 56. 合并区间: https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
根据题目中给出的条件开始坐标总是小于结束坐标。 ，首先可以按照开始坐标进行排序，以案例一为例：
合并区间就是将有重叠区间的两个区间合成一个。首选定义一个存放 int 类型数组的集合作为临时结果集，对传进来的二维数组进行判空，若传进来的 intervals 为空，则直接返回，由于结果集是临时的结果集，记得将一维数组的集合 toArray 成题目最终返回要求的二维数组。利用函数式编程，实现 Comparator 接口，对起点进行从小到大排序，跟 foreach 类似。 定义一个循环维护的变量，当 i 的值小于 intervals 中的集合个数时，进入循环，确保能遍历到最后一个区间，每次遍历都取出区间的左右端点，若当前区间的右端点比下一个区间的左端点还大，则说明区间有重叠，将当前右端点的值与下一个区间右端点的值进行比较，取较大的值作为新区间右端点，将新区间放入结果集中并接着判断下一个区间，最后返回最终结果集，将 List<int[]> 类型转换成 0 行 n 列的格式的数组类型返回即可。
题目链接 题目大意： 给出一个链表RandomListNode *next, *random; 每个节点有int值，有两个指针，一个指向下一个节点，一个指向链表的任意节点； 现在实现一个深度复制，复制节点的next、random、还有int值；
https://leetcode-cn.com/problems/insert-interval/
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals
输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2:
给定一个会议时间安排的数组intervals,每个会议时间都会包括开始和结束的时间intervals[i]=[starti,endi]，请你判断一个人是否能够参加这里面的全部会议。
* Definition for an interval. * struct Interval { * int start; * int end; * Interval() : start(0), end(0) {} * Interval(int s, int e) : start(s), end(e) {}
先对数组进行排序，然后进行逻辑判断，这里使用了集合作为一个临时存储空间，比较相邻区间的内容，如前一个区间右端点的值和下一个区间左端点的值做比较，符合合并的时候进行合并之后放入结果集，不符合合并的也放入结果集中，当所有的区间都处理完成之后，符合合并的数据就处理完成了，这也是本题的主要思路
在Go语言中，处理开区间（open intervals）时，我们需要特别注意区间的边界条件。开区间不包括其端点，因此在比较时不能使用等于（==）操作符。以下是一个使用Go语言实现的INTERVAL-SEARCH算法，该算法已修改为适用于开区间。
要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构，它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。
该文讲述了如何实现一个具有查询任意两点是否时间重叠功能的日程安排类数据结构。这个数据结构中包含了多个区间，每个区间由开始时间和结束时间组成。在 MyCalendarTwo 类中，使用了一个 map 来存储已经预处理过的区间，并实现了 book 方法来对新加入的区间进行查询。查询过程中采用了两种方法：一是通过计算每个区间与已加入区间的交集来快速判断新加入区间与已加入区间是否存在时间重叠；二是通过计算新加入区间与已加入区间之间是否存在时间重叠来进行判断。该文还提供了两种思路，一种是使用积分的思路，将每个区间的开始时间和结束时间作为两个点，计算这些点与新区间的距离，并取最小值作为新区间的预估值；另一种是从前往后遍历所有已加入的区间，寻找能够与已加入区间相重叠的新区间，并对其进行处理。
题意 给出一个无重叠的按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间，你要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。 样例 插入区间 [2, 5] 到 [[1,2], [5,9]]，我们得到 [[1,9]]。 插入区间 [3, 4] 到 [[1,2], [5,9]]，我们得到 [[1,2], [3,4], [5,9]]。 思路 这是一个有序的区间列表，只要依次遍历，判断当前元素与插入元素的关系。 如当前元素的右端点小于插入元素的左端点，则说明当前元素与插入元素无交并。 如
给出一个无重叠的 ，按照区间起始端点排序的区间列表。在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
以下方法实现判断一个IP是否被一个IP区间所包含有一些静态方法可能引用了同名空间的自定义的类，至于合
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
题意 给出若干闭合区间，合并所有重叠的部分。 样例 给出若干闭合区间，合并所有重叠的部分。 [ [ [1, 3], [1, 6], [2, 6], => [8, 10], [8, 10], [15, 18] [15, 18] ] ] 思路 题目没有说是有序的集合，所以我们要进行先根据左端点进行排序，排序后，判断右端点与下一个节点的左端点的大小来决定是否合并
原文出处： 汤雪华 前言 春节期间，无意中看到一篇文章， 文章中讲到12306的业务复杂度远远比淘宝天猫这种电商网站要复杂。后来自己想想，也确实如此。所以，很想挑战一下12306这个系统的核心领域模
RangeMap是Guava提供的一种特殊的映射结构，它将不相交、且不为空的Range（范围）映射到一个特定的值。与传统的Map不同，RangeMap的键是一个范围而不是单个元素。这种映射关系使得RangeMap在处理需要根据不同的范围来确定不同的行为或结果的问题时非常有用。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
为了解决这个问题，我们可以使用一个数据结构，称为线段树（Segment Tree）。线段树是一种用于处理区间查询问题的数据结构，它可以高效地解决重叠矩形的问题。
最长上升子序列是一个很经典的算法题。有的会直接让你求最长上升子序列，有的则会换个说法，但最终考察的还是最长上升子序列。那么问题来了，它穿上衣服你还看得出来是么？
给出若干闭合区间，合并所有重叠的部分。 样例 给出的区间列表 => 合并后的区间列表：
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false，把传进来的数组排序，排序完传入回溯，得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较，当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕，若排序完毕则加入结果集，记得将临时结果集加入数组中。
给定一个区间的集合 intervals ，其中 intervals[i] = [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠 。
昨天，我偶然间翻看一个热门讨论帖子，里面分享了一位同学参加字节跳动面试的经历，令人印象深刻的是，他的第二轮面试仅用了 25 分钟便宣告结束，并迅速得到了结果，效率确实高效。
首先可以想到按照区间的起始点进行升序排序。假设合并后的区间保存在数组 ans 中。从左到右遍历各个区间 interval，会有以下 3 种情况：
搞定大厂算法面试之leetcode精讲24.其他类型题 视频讲解（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 65. 有效数字 （hard） 图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接
分位值在薪酬的数据分析中是最重要的一个概念，不管是在和外部的数据对对标还是在内部的数据做结构分析，我们都是以分位值的数据来进行对标。
前言 正文6道题目来自leetcode––为求职为生的编程网站，目的是工作闲暇之时锤炼代码功底。 没有捷径，但手熟尔； 一步领先，步步领先。 正文 5. Longest Palindromic Substring 题目链接 题目大意： 输入一个回文串，输出长度最长的回文子串； 如果有多个答案，输出任意一个。 Example Input: "babad" Output: "bab" Note: "aba" is also a valid answer. ** 题目解析：** 模板题，
运用贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解，才能继续解决包含该子问题的下一个子问题，所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分，重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
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