Leetcode 每日一题 56.合并区间
目录
问题描述
示例
示例 1
示例 2
问题分析
算法设计
步骤 1:排序
步骤 2:合并区间
步骤 3:返回结果
过题图片
代码实现
复杂度分析
题目链接
结语
问题描述
给定一个区间数组 intervals,其中每个区间由两个整数 start 和 end 组成,表示区间的起始和结束位置。任务是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
示例 1
- 输入:
intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] - 输出:
[[1,6],[8,10],[15,18]]
示例 2
- 输入:
intervals = [[1,4],[4,5]] - 输出:
[[1,5]]
问题分析
要解决这个问题,我们需要找到所有重叠的区间并将它们合并。一个直观的方法是按照区间的起始位置对区间进行排序,然后逐个检查每个区间是否与前一个区间重叠。如果重叠,我们就合并它们;如果不重叠,我们就将当前区间添加到结果数组中。
算法设计
步骤 1:排序
首先,我们需要对区间数组进行排序,排序依据是区间的起始位置。这可以通过使用 Java 的 Arrays.sort 方法和自定义的比较器来实现。
步骤 2:合并区间
接下来,我们遍历排序后的区间数组,并使用一个列表来存储合并后的区间。对于每个区间,我们检查它是否与列表中最后一个区间重叠。如果它们不重叠(即当前区间的起始位置大于列表中最后一个区间的结束位置),我们就将当前区间添加到列表中。如果它们重叠,我们就更新列表中最后一个区间的结束位置,使其成为当前区间和列表中最后一个区间结束位置的最大值。
步骤 3:返回结果
最后,我们将列表转换为数组并返回,这就是合并后不重叠的区间数组。
过题图片

代码实现
以下是使用 Java 语言实现的代码:
java
import java.util.Arrays;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;class Solution {public int[][] merge(int[][] intervals) {// 步骤 1:排序Arrays.sort(intervals, Comparator.comparingInt(o -> o[0]));// 步骤 2:合并区间List<int[]> res = new ArrayList<>();for (int[] interval : intervals) {if (res.isEmpty() || res.get(res.size() - 1)[1] < interval[0]) {// 如果列表为空或者当前区间不与最后一个区间重叠,添加到列表res.add(interval);} else {// 如果重叠,合并区间res.get(res.size() - 1)[1] = Math.max(res.get(res.size() - 1)[1], interval[1]);}}// 步骤 3:返回结果return res.toArray(new int[res.size()][]);}
}
复杂度分析
- 时间复杂度:O(n log n),其中 n 是区间的数量。主要时间消耗在排序上。
- 空间复杂度:O(n),用于存储合并后的区间数组。
题目链接
56. 合并区间 - 力扣(LeetCode)
结语
合并区间问题是一个经典的算法问题,它考察了对数组操作和排序算法的理解和应用。以下是解决这类问题的一般步骤和策略:
-
理解问题:首先要清楚地理解问题的要求,即合并所有重叠的区间,并确保合并后的区间覆盖所有原始区间。明确输入和输出的格式。
-
排序:大多数情况下,解决合并区间问题的第一步是对区间进行排序。通常根据区间的起始位置进行排序,这样可以使得重叠的区间在数组中相邻,便于后续处理。
-
遍历合并:排序完成后,遍历排序后的区间数组,使用一个额外的数据结构(如列表)来存储合并后的区间。对于每个区间,判断它是否与前一个合并区间重叠。如果重叠,更新合并区间的结束位置;如果不重叠,将当前区间添加到结果中。
-
处理边界情况:在遍历过程中,要注意处理边界情况,比如当结果列表为空时,直接添加第一个区间;当当前区间不与前一个区间重叠时,也需要将当前区间添加到结果列表中。
-
返回结果:遍历完成后,将存储合并区间的列表转换为所需的输出格式(如数组),并返回。
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