当前位置: 首页 > news >正文

leetcode1288. 删除被覆盖区间(java)

删除被覆盖区间

  • 题目描述
    • 贪心法
    • 代码演示

题目描述

难度 - 中等
leetcode1288. 删除被覆盖区间

给你一个区间列表,请你删除列表中被其他区间所覆盖的区间。
只有当 c <= a 且 b <= d 时,我们才认为区间 [a,b) 被区间 [c,d) 覆盖。
在完成所有删除操作后,请你返回列表中剩余区间的数目。

示例:
输入:intervals = [[1,4],[3,6],[2,8]]
输出:2
解释:区间 [3,6] 被区间 [2,8] 覆盖,所以它被删除了。

提示:​​​​​​
1 <= intervals.length <= 1000
0 <= intervals[i][0] < intervals[i][1] <= 10^5
对于所有的 i != j:intervals[i] != intervals[j]

在这里插入图片描述

贪心法

所谓区间问题,就是线段问题,让你合并所有线段、找出线段的交集等等。主要有两个技巧:
1、排序。常见的排序方法就是按照区间起点排序,或者先按照起点升序排序,若起点相同,则按照终点降序排序。当然,如果你非要按照终点排序,无非对称操作,本质都是一样的。
2、画图。就是说不要偷懒,勤动手,两个区间的相对位置到底有几种可能,不同的相对位置我们的代码应该怎么去处理。

关于本题:
对于这种区间问题,如果没啥头绪,首先排个序看看,比如我们按照区间的起点进行升序排序:
在这里插入图片描述排序之后,两个相邻区间可能有如下三种相对位置:
在这里插入图片描述对于这三种情况,我们应该这样处理:

对于情况一,找到了覆盖区间。

对于情况二,两个区间可以合并,成一个大区间。

对于情况三,两个区间完全不相交。

代码演示

 /*** 去除覆盖的线段* @param intervals* @return*/public int removeCoveredIntervals(int[][] intervals) {//起点升序,终点降序Arrays.sort(intervals,(a,b) -> {if(a[0] == b[0]){return b[1] - a[1];}return a[0] - b[0];});//记录被覆盖的线段数int res = 0;int left = intervals[0][0];int right = intervals[0][1];for (int i = 1; i < intervals.length;i++){//情况一 找到覆盖区间if (left <= intervals[i][0] && right >= intervals[i][1]){res++;}//情况二 找到相交区间,合并if (right >= intervals[i][0] && right <= intervals[i][1]){right = intervals[i][1];}//情况三 完全不相交if (right < intervals[i][0]){left = intervals[i][0];right = intervals[i][1];}}return intervals.length - res;}

相关文章:

leetcode1288. 删除被覆盖区间(java)

删除被覆盖区间 题目描述贪心法代码演示 题目描述 难度 - 中等 leetcode1288. 删除被覆盖区间 给你一个区间列表&#xff0c;请你删除列表中被其他区间所覆盖的区间。 只有当 c < a 且 b < d 时&#xff0c;我们才认为区间 [a,b) 被区间 [c,d) 覆盖。 在完成所有删除操作…...

Python 虚拟环境相关命令

一 激活 在 cd venv/scripts 进入虚拟环境 执行命令 activate 1、创建虚拟环境 $ python -m venv 2、激活虚拟环境 $ source <venv>/bin/activate 3、关闭虚拟环境 $ deactivate...

使用U盘同步WSL2中的git项目

1、将U盘挂载到WSL2中 假设U盘在windows资源管理器中被识别为F盘&#xff0c;需要在WSL2中创建一个目录挂载U盘 sudo mkdir /mnt/f sudo mount -t drvfs F: /mnt/f后续所有的操作都完成后&#xff0c;拔掉U盘前&#xff0c;可以使用下面的命令从WSL2中安全的移除U盘 umount …...

Stable Diffuse AI 绘画 之 ControlNet 插件及其对应模型的下载安装

Stable Diffuse AI 绘画 之 ControlNet 插件及其对应模型的下载安装 目录 Stable Diffuse AI 绘画 之 ControlNet 插件及其对应模型的下载安装 一、简单介绍 二、ControlNet 插件下载安装 三、ControlNet 插件模型下载安装 四、ControlNet 插件其他的下载安装方式 五、Co…...

CMAK学习

VS中的cmake_cmake vs_今天也要debug的博客-CSDN博客 利用vs2017 CMake开发跨平台C项目实战_cmake vs2017_神气爱哥的博客-CSDN博客 【【入门】在VS中使用CMake管理若干程序】https://www.bilibili.com/video/BV1iz4y117rZ?vd_source0aeb782d0b9c2e6b0e0cdea3e2121eba...

Python 推导式

Python 推导式 Python 推导式是一种独特的数据处理方式&#xff0c;可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 Python 支持各种数据结构的推导式&#xff1a; 列表(list)推导式字典(dict)推导式集合(set)推导式元组(tuple)推导式 列表推导式 列表推导式格式为&…...

es6的新特性有哪些

ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;是JavaScript的一个重要版本&#xff0c;引入了许多新的语法和功能。以下是ES6的一些主要特性&#xff1a; 块级作用域&#xff08;Block Scope&#xff09;&#xff1a;引入了let和const关键字&#xff0c;可以在块级作用域中声明变…...

logstash 消费kafka数据,转发到tcp端口

1&#xff0c; logstash 配置文件 [roothost1: ] cat /opt/logstash/kafka-to-tcp.yml input { kafka {bootstrap_servers > "192.168.0.11:9092" #这里可以是kafka集群&#xff0c;如"192.168.149.101:9092,192.168.149.102:9092"consumer_threads &…...

航天智信:严控航天系统研发安全,助力建设“航天强国”

航天智信作为中国航天科工三院在信息装备领域“做大做强”的重要布局&#xff0c;主要从事系统运用与联合体系研究&#xff0c;复杂信息系统的顶层设计、总体论证及研制生产&#xff0c;提供体系级、系统级信息系统整体解决方案&#xff0c;以及信息安全系统的设计研发与集成验…...

阿里云2核4G服务器5M带宽五年租用价格表

阿里云2核4G服务器5M带宽可以选择轻量应用服务器或云服务器ECS&#xff0c;轻量2核4G4M带宽服务器297元一年&#xff0c;2核4G云服务器ECS可以选择计算型c7、c6或通用算力型u1实例等&#xff0c;买5年可以享受3折优惠&#xff0c;阿腾云分享阿里云服务器2核4G5M带宽五年费用表&…...

基于Laravel通用型内容建站企业官网系统源码 可免费商用

是一个基于 Laravel 企业内容建站系统。模块市场拥有丰富的功能应用&#xff0c;支持后台一键快速安装&#xff0c;让开发者能快的实现业务功能开发。 系统完全开源&#xff0c;免费且不限制商业使用 2023年08月23日增加了以下12个特性&#xff1a; [新功能] 手机端Banner支持…...

风力发电常见问题

目录 叶片失速 风力发电机失速状态是指风力发电机的叶片在高风速下无法继续提供升力&#xff0c;导致叶片停止旋转或减速旋转&#xff0c;从而降低了风力发电机的效率和发电能力。判断风力发电机是否处于失速状态通常可以通过以下方法&#xff1a; 监测风速&#xff1a;最简单…...

uniapp 解决跨域的问题

uniapp 解决跨域的问题 我真的是个 沙雕 找对了解决办法 写错了地方 "h5" : {"devServer" : {"disableHostCheck" : true,"https": false,"proxy" : {"/app" : {"target" : "https://192.16…...

Springboot GET和POST请求的常用参数获取方式

GET 使用RequestParam注解 可以在控制器方法的参数上使用RequestParam注解来获取请求中的参数值。例如&#xff1a; GetMapping("/example") public String example(RequestParam String param) {// 使用param参数的值return "Value of param: " param…...

项目(智慧教室)第四部分,页面交互功能

一。页面构思 1.标题栏 大标题&#xff1a;智慧教室管理系统 小标题&#xff1a;灯光&#xff0c;报警&#xff0c;风扇&#xff0c;温度&#xff0c;湿度&#xff0c;光照 2.样式设计 背景设置。字体设置&#xff08;字体大小&#xff0c;格式&#xff0c;颜色&#xff09; 3.…...

基于Matlab分析的电力系统可视化研究

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

MySQL为什么不推荐使用in

有的时候博客内容会有变动&#xff0c;首发博客是最新的&#xff0c;其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top 首发博客地址 系列文章地址 当使用IN语句时&#xff0c;MySQL可能会遇到以下问题&#xff1a; 索引问题&#xff1a;MySQL使用索引来加速查询&#x…...

python中的复数

在Python中&#xff0c;复数&#xff08;Complex Numbers&#xff09;是一种数值类型&#xff0c;用于表示具有实部和虚部的数值。复数由一个实部和一个虚部组成&#xff0c;形式为 a bj&#xff0c;其中 a 表示实部&#xff0c;b 表示虚部&#xff0c;而 j 表示虚数单位&…...

Lua02——应用场景及环境安装

应用场景 是当今游戏领域使用最广泛的脚本语言之一。 搭配 OpenResty 使用&#xff0c;可以扩展Nginx服务器的功能&#xff0c;使用者仅需要编写Lua代码就能轻松完成业务逻辑。 与 Redis 结合。 Adobe Photoshop Lightroom 搭配 Lua 编写插件。 与游戏结合&#xff1a; C/…...

基于Springcloud的基础框架,统一gateWay网关鉴权demo,附下载地址

基于Springcloud的基础框架&#xff0c;统一gateWay网关鉴权demo&#xff0c;附下载地址 使用方式&#xff1a; 1、搭建nacos环境&#xff0c;修改对应nacos地址 2、修改mysql地址,导入sql语句 ###框架内容 SpringcloudGatewayJWTNacosFeginmysqlMybatis plus 具体功能 基于…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

【JavaEE】-- HTTP

1. HTTP是什么&#xff1f; HTTP&#xff08;全称为"超文本传输协议"&#xff09;是一种应用非常广泛的应用层协议&#xff0c;HTTP是基于TCP协议的一种应用层协议。 应用层协议&#xff1a;是计算机网络协议栈中最高层的协议&#xff0c;它定义了运行在不同主机上…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

React Native 开发环境搭建(全平台详解)

React Native 开发环境搭建&#xff08;全平台详解&#xff09; 在开始使用 React Native 开发移动应用之前&#xff0c;正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南&#xff0c;涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤&#xff0c;如何在 Android 和 iOS…...

从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解

本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说&#xff0c;直接开始吧&#xff01; 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记

思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码&#xff1a; https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

QT: `long long` 类型转换为 `QString` 2025.6.5

在 Qt 中&#xff0c;将 long long 类型转换为 QString 可以通过以下两种常用方法实现&#xff1a; 方法 1&#xff1a;使用 QString::number() 直接调用 QString 的静态方法 number()&#xff0c;将数值转换为字符串&#xff1a; long long value 1234567890123456789LL; …...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...