Leetcode(区间合并习题思路总结,持续更新。。。)
讲解题目:合并区间
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。示例 1:输入:intervals = [[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:输入:intervals = [[1,4],[4,5]]
输出:[[1,5]]
解释:区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间
def merge(intervals):ans = []intervals.sort(key = lambda x:x[0])for interval in intervals:if not ans or interval[0] > ans[-1][-1]:ans.append(interval)else:ans[-1][-1] = max(interval[-1], ans[-1][-1])return ans
习题1
给你一个 无重叠的 ,按照区间起始端点排序的区间列表 intervals,其中 intervals[i] = [starti, endi] 表示第 i 个区间的开始和结束,并且 intervals 按照 starti 升序排列。同样给定一个区间 newInterval = [start, end] 表示另一个区间的开始和结束。在 intervals 中插入区间 newInterval,使得 intervals 依然按照 starti 升序排列,且区间之间不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。返回插入之后的 intervals。注意 你不需要原地修改 intervals。你可以创建一个新数组然后返回它。示例 1:输入:intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5]
输出:[[1,5],[6,9]]示例 2:输入:intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newInterval = [4,8]
输出:[[1,2],[3,10],[12,16]]
解释:这是因为新的区间 [4,8] 与 [3,5],[6,7],[8,10] 重叠。
def insert(intervals, newInterval):ans = []res = []for i in range(len(intervals)):if newInterval[0] > intervals[i][0]:ans.append(intervals[i])else:ans.append(newInterval)for interval in intervals[i:]:ans.append(interval)breakif len(ans) == len(intervals):ans.append(newInterval)for array in ans:if not res or array[0] > res[-1][-1]:res.append(array)else:res[-1][-1] = max(res[-1][-1], array[-1])return res
官方答案
def insert(intervals, newInterval):ans = []left, right = newInterval[0], newInterval[1]flag = 0for l, r in intervals:if l > right:if flag == 0:ans.append([left, right])flag = 1ans.append([l, r])elif r < left:ans.append([l, r])else:left = min(left, l)right = max(right, r)if flag == 0:ans.append([left, right])return ans
相关文章:
Leetcode(区间合并习题思路总结,持续更新。。。)
讲解题目:合并区间 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。示例 1:输入&a…...
『python爬虫』使用docling 将pdf或html网页转为MD (保姆级图文)
目录 预览效果安装下载模型测试代码总结 欢迎关注 『python爬虫』 专栏,持续更新中 欢迎关注 『python爬虫』 专栏,持续更新中 预览效果 支持转化pdf的表格 安装 Docling 本身是专注于文档转换的工具,通常用于将文件(如 PDF&…...
elasticsearch现有集群扩展节点
原文地址:elasticsearch现有集群扩展节点 – 无敌牛 欢迎参观我的个人博客:无敌牛 – 技术/著作/典籍/分享等 给现有的 elasticsearch 集群扩展节点比较容易,已有的集群不需要做任何修改,也不用对服务做任何处理,只需…...
力扣162:寻找峰值
峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] nums[n] -∞ 。 你必须实现时间复杂度为 O(…...
Kafka-Connect
一、概述 Kafka Connect是一个在Apache Kafka和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。细心的你会发现,我们编写的producer、consumer都有很多重复的代码,KafkaConnect就是将这些通用的api进行了封装。让我们可以只关心业务部分(数…...
递归、搜索与回溯算法 - 3 ( floodfill 记忆化搜素 9000 字详解 )
一:floodfill 算法 1.1 图像渲染 题目链接:图像渲染 class Solution {// 首先先定义四个方向的向量int[] dx {0, 0, 1, -1};int[] dy {1, -1, 0, 0};// 接着用 m 记录行数,n 记录列数,prev 记录 (sr, sc) 位置的…...
YOLOv9改进,YOLOv9引入CAS-ViT(卷积加自注意力视觉变压器)中AdditiveBlock模块,二次创新RepNCSPELAN4结构
摘要 CAS-ViT 是一种为高效移动应用设计的视觉Transformer。模型通过结合卷积操作与加性自注意机制,在保持高性能的同时显著减少计算开销,适合资源受限的设备如手机。其核心组件 AdditiveBlock 通过多维度信息交互和简化的加性相似函数,实现了高效的上下文信息整合,避免了…...
HDLCPPP原理与配置
前言: 广域网中经常会使用串行链路来提供远距离的数据传输,高级数据链路控制HDLC( High-Level Data Link Control )和点对点协议PPP( Point to Point Protocol)是两种典型的串口封装协议。 HDLC协议: 原理…...
react + vite 中的环境变量怎么获取
一、Vite 环境变量基础 创建一个.env文件,Vite 定义的环境变量需要以VITE_开头。 VITE_API_URL "http://localhost:3000/api" 生产模式创建.env.production。 VITE_API_URL "https://production-api-url.com/api" 二、在 React 组件中获…...
知识蒸馏中有哪些经验| 目标检测 |mobile-yolov5-pruning-distillation项目中剪枝知识分析
项目地址:https://github.com/Syencil/mobile-yolov5-pruning-distillation 项目时间:2022年 mobile-yolov5-pruning-distillation是一个以yolov5改进为主的开源项目,主要包含3中改进方向:更改backbone、模型剪枝、知识蒸馏。这里…...
Oracle 19c RAC单节点停机维护硬件
背景 RAC 环境下一台主机硬件光纤卡不定时重启,造成链路会间断几秒,期间数据库会话响应时间随之变长,该光纤卡在硬件厂商的建议下,决定停机更换备件,为保证生产影响最小,决定停掉该节点,另外节…...
Linux系统 进程
Linux系统 进程 进程私有地址空间用户模式和内核模式上下文切换 进程控制系统调用错误处理进程控制函数获取进程 ID创建和终止进程回收子进程让进程休眠加载并运行程序 进程 异常是允许操作系统内核提供进程(process)概念的基本构造块,进程是…...
机载视频流回传+编解码方案
无线网络,低带宽场景。不能直接转发ROS raw image(10MB/s),而要压缩(编码)后再传输。可以用rtsp的udp传输或者直接传输话题,压缩方法有theora(ROS image_transport默认支持ÿ…...
Ubuntu 20.04 Server版连接Wifi
前言 有时候没有网线口插网线或者摆放电脑位置不够时,需要用Wifi联网。以下记录Wifi联网过程。 环境:Ubuntu 20.04 Server版,无UI界面 以下操作均为root用户,如果是普通用户,请切换到root用户,或者在需要权…...
【VRChat 改模】开发环境搭建:VCC、VRChat SDK、Unity 等环境配置
一、配置 Unity 相关 1.下载 UnityHub 下载地址:https://unity.com/download 安装打开后如图所示: 2.下载 VRChat 官方推荐版本的 Unity 跳转界面(VRChat 官方推荐页面):https://creators.vrchat.com/sdk/upgrade/…...
人工智能的微积分基础
目录 编辑 引言 微积分的基本概念 1. 导数 2. 积分 3. 微分方程 微积分在人工智能中的应用 1. 机器学习中的优化 2. 反向传播算法 3. 概率与统计 4. 控制理论 5. 自然语言处理中的梯度 6. 计算机视觉中的积分 7. 优化算法中的微积分 8. 微分几何在深度学习中的…...
Android 基础类(01)- Thread类 - readyToRun和threadLoop
一、前言: 在阅读AOSP代码过程中,我们经常会看到Thread子类重写两个方法:readyToRun和threadLoop,不清楚的同学,可能在这儿连调用逻辑都搞不清楚了,因为找不到谁调用了它。我这儿先不去深究Thread内部逻辑…...
C++设计模式之构造器
动机 在软件系统中,有时候面临着“一个复杂对象”的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成;由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是将它们组合在一起的算法却相对稳定。 如何…...
红日靶场-5
环境搭建 这个靶场相对于前几个靶场来说较为简单,只有两台靶机,其中一台主机是win7,作为我们的DMZ区域的入口机,另外一台是windows2008,作为我们的域控主机,所以我们只需要给我们的win7配置两张网卡&#…...
做异端中的异端 -- Emacs裸奔之路3: 上古神键Hyper
谈一下快捷捷冲突的问题。 Emacs几乎穷尽所有组合键 我用下面命令,在Fundamental模式下,枚举所有绑定。 (defun keymap-lookup-test-fn(); printable keys(setq printable-chars (number-sequence 33 126))(setq i 0)(while (< i (length printable…...
VSCode党必看!用轻量级方案玩转LaTeX:2024年TexLive+VSCode配置全攻略
VSCode党必看!用轻量级方案玩转LaTeX:2024年TexLiveVSCode配置全攻略 对于习惯在VSCode中高效编码的开发者而言,切换到传统LaTeX编辑器往往意味着要放弃熟悉的快捷键、扩展生态和流畅的代码体验。本文将带你用完全基于VSCode的轻量级方案构建…...
终极指南:从NumPy到Pydantic的Claude-Code-Usage-Monitor依赖管理完整解析
终极指南:从NumPy到Pydantic的Claude-Code-Usage-Monitor依赖管理完整解析 【免费下载链接】Claude-Code-Usage-Monitor Real-time Claude Code usage monitor with predictions and warnings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/Claude-Code-Usage-Mon…...
MMSegmentation项目交付必备:如何生成让客户/导师眼前一亮的可视化报告(附完整脚本)
MMSegmentation项目交付必备:如何生成让客户/导师眼前一亮的可视化报告(附完整脚本) 在计算机视觉项目的最终交付环节,一份专业、直观的可视化报告往往比堆砌技术参数更能打动客户或导师。MMSegmentation作为开源图像分割领域的标…...
密码安全必修课:为什么BCrypt比MD5更适合存储用户密码?
密码安全必修课:为什么BCrypt比MD5更适合存储用户密码? 在数字身份成为第二张身份证的时代,密码安全早已不是技术圈的内部话题。去年某社交平台600万用户数据泄露事件中,令人震惊的不是数据被盗本身,而是其中87%的密码…...
OpenClaw任务编排技巧:Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF复杂流程分解策略
OpenClaw任务编排技巧:Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF复杂流程分解策略 1. 为什么需要任务编排 上周我尝试用OpenClaw自动完成一篇技术博客的写作和发布,结果遭遇了连环翻车:模型先花20分钟生成了偏离主题的初稿&…...
COMSOL—超声相控阵聚焦仿真 模型介绍:激励函数是由高斯波和正弦波组成的脉冲函数
COMSOL—超声相控阵聚焦仿真 模型介绍:激励函数是由高斯波和正弦波组成的脉冲函数超声相控阵这玩意儿在工业检测和医学影像里玩得可溜了,今天咱们整点硬核的——用COMSOL搞个带高斯调制的超声聚焦仿真。先看这个模型的灵魂所在:激励信号设计。…...
强强联合!望石智慧携手华为、华鲲振宇发布AI药物研发联合解决方案,共筑中国智慧医药创新生态
近日,以“因聚而升 融智有为”为主题的华为中国合作伙伴大会2026在深圳圆满落幕。望石智慧作为其国内AI驱动医药创新领域的核心技术伙伴受邀参会,并在智能制造医药行业论坛发表演讲。会议期间,望石智慧、华为、华鲲振宇三方达成战略级生态合作…...
IT 流程越来越完整,但管理反而变得更难了
在很多企业的 IT 管理过程中,一个非常明显的趋势是:流程在不断增加。 从最初的简单问题处理,到后来的事件管理、问题管理、变更管理,再到审批流程、发布流程,各类流程逐渐被建立起来。从管理角度看,这是一种…...
还在纸上谈Agent?来搓一只你的「腾讯小龙虾」
大模型卷完参数,开始卷落地。当所有人还在谈论AI Agent如何颠覆未来工作方式时,一部分开发者已经让它为自己“打工”了。从写一封邮件,到整理一份报告,再到串联多个系统完成业务动作,AI 正在完成一次关键的身份跃迁&am…...
ChatTTS 安装与部署实战:从零搭建到性能调优
最近在做一个语音合成的项目,选型时看中了 ChatTTS,它开源的特性、不错的音质和可控性很吸引人。但在实际动手安装和部署时,发现从个人电脑跑起来到服务器上稳定服务,中间有不少坑。今天就把我这一路从零搭建到性能调优的实战经验…...
