[1] 56. 合并区间: https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
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
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。
合并区间模式是一种处理重叠区间的有效手段。在很多包含区间的问题中,我们可能需要去找出重叠的部分或将重叠部分合并。给定两个区间,其关联方式有如下六种:
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)。
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。
在Go语言中,你可以使用结构体来表示区间,并使用切片来存储区间集合。然后,你可以遍历区间集合,找到与给定区间重叠且具有最小低端点的区间。
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。
“给定一个无重叠的区间列表,在列表中插入一个新的区间,确保列表中的区间仍然有序且不重叠。”
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
https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
“给定一个数组表示若干个区间的集合,请你合并所有重叠的区间,返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入的所有区间。”
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。
题目描述:每个孩子都有一个满足度,每个饼干都有一个大小,只有饼干的大小大于等于一个孩子的满足度,该孩子才会获得满足。求解最多可以获得满足的孩子数量。
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https://leetcode-cn.com/problems/non-overlapping-intervals/
什么是贪心算法呢?贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例,相比动态规划,使用贪心算法需要满足更多的条件(贪心选择性质),但是效率比动态规划要高。
比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间,如果能使用动态规划消除重叠子问题,就可以降到多项式级别的时间,如果满足贪心选择性质,那么可以进一步降低时间复杂度,达到线性级别的。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
题目求最少需要移除多少个,其实可以转换问题,变成最多有多少个区间不重叠。 很多时候不容易直接求解时,都可以尝试反向思考,这个技巧非常重要。
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。
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集,用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活,可以轻松地与其他命令行工具集成,如 awk、grep、sort 等,使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外,bedtools 支持多种基因组数据格式,其中最常用的是 BED 格式,但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能,bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
一开始,很容易想到用双指针去定位两个相同字符的最远区间,然后使用重叠区间合并的思维去得到最终片段。大方向双指针思路是对的,不过没有优化,所以复杂度较高,但能AC
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
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。
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1091 线段的重叠 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5 难度:1级算法题 X轴上有N条线段,每条线段包括1个起点和终点。线段的重叠是这样来算的,[10 20]和[12 25]的重叠部分为[12 20]。 给出N条线段的起点和终点,从中选出2条线段,这两条线段的重叠部分是最长的。输出这个最长的距离。如果没有重叠,输出0。 Input 第1行:线段的数量N(2 <= N <= 50000)。 第2 - N + 1行:每行2个数,线段的起点和终点。(0 <= s ,
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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。
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
https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals
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。
https://leetcode-cn.com/problems/insert-interval/
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 合并数组 { //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。 // // // // 示例 1: // // //输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[
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。
首先,要定义区间的类,实现Comparable接口,含有起点与止点的值和类型,还要重写用于排序的compareTo函数。
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