0435.无重叠区间


文档摘要

参与本项目 ,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们受益! 无重叠区间 力扣题目链接 给定一个区间的集合,找到需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠。 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。 示例 1: 输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ] 输出: 1 解释: 移除 [1,3] 后,剩下的区间没有重叠。 示例 2: 输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ] 输出: 2 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

参与本项目,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们受益!

435. 无重叠区间

力扣题目链接

给定一个区间的集合,找到需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠。

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。

示例 1:

  • 输入: [ [1,2], [2,3], [3,4], [1,3] ]
  • 输出: 1
  • 解释: 移除 [1,3] 后,剩下的区间没有重叠。

示例 2:

  • 输入: [ [1,2], [1,2], [1,2] ]
  • 输出: 2
  • 解释: 你需要移除两个 [1,2] 来使剩下的区间没有重叠。

示例 3:

  • 输入: [ [1,2], [2,3] ]
  • 输出: 0
  • 解释: 你不需要移除任何区间,因为它们已经是无重叠的了。

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课:,相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解

思路

相信很多同学看到这道题目都冥冥之中感觉要排序,但是究竟是按照右边界排序,还是按照左边界排序呢?

其实都可以。主要就是为了让区间尽可能的重叠。

我来按照右边界排序,从左向右记录非交叉区间的个数。最后用区间总数减去非交叉区间的个数就是需要移除的区间个数了

此时问题就是要求非交叉区间的最大个数。

这里记录非交叉区间的个数还是有技巧的,如图:

区间,1,2,3,4,5,6都按照右边界排好序。

当确定区间 1 和 区间2 重叠后,如何确定是否与 区间3 也重贴呢?

就是取 区间1 和 区间2 右边界的最小值,因为这个最小值之前的部分一定是 区间1 和区间2 的重合部分,如果这个最小值也触达到区间3,那么说明 区间 1,2,3都是重合的。

接下来就是找大于区间1结束位置的区间,是从区间4开始。那有同学问了为什么不从区间5开始?别忘了已经是按照右边界排序的了

区间4结束之后,再找到区间6,所以一共记录非交叉区间的个数是三个。

总共区间个数为6,减去非交叉区间的个数3。移除区间的最小数量就是3。

C++代码如下:

class Solution { public: // 按照区间右边界排序 static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[1] < b[1]; } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return 0; sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp); int count = 1; // 记录非交叉区间的个数 int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点 for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) { if (end <= intervals[i][0]) { end = intervals[i][1]; count++; } } return intervals.size() - count; } };
  • 时间复杂度:O(nlog n) ,有一个快排
  • 空间复杂度:O(n),有一个快排,最差情况(倒序)时,需要n次递归调用。因此确实需要O(n)的栈空间

大家此时会发现如此复杂的一个问题,代码实现却这么简单!

补充

补充(1)

左边界排序可不可以呢?

也是可以的,只不过 左边界排序我们就是直接求 重叠的区间,count为记录重叠区间数。

class Solution { public: static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[0] < b[0]; // 改为左边界排序 } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return 0; sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp); int count = 0; // 注意这里从0开始,因为是记录重叠区间 int end = intervals[0][1]; // 记录区间分割点 for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) { if (intervals[i][0] >= end) end = intervals[i][1]; // 无重叠的情况 else { // 重叠情况 end = min(end, intervals[i][1]); count++; } } return count; } };

其实代码还可以精简一下, 用 intervals[i][1] 替代 end变量,只判断 重叠情况就好

class Solution { public: static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[0] < b[0]; // 改为左边界排序 } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return 0; sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp); int count = 0; // 注意这里从0开始,因为是记录重叠区间 for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) { if (intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]) { //重叠情况 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); count++; } } return count; } };

补充(2)

本题其实和452.用最少数量的箭引爆气球非常像,弓箭的数量就相当于是非交叉区间的数量,只要把弓箭那道题目代码里射爆气球的判断条件加个等号(认为[0,1][1,2]不是相邻区间),然后用总区间数减去弓箭数量 就是要移除的区间数量了。

452.用最少数量的箭引爆气球代码稍做修改,就可以AC本题。

class Solution { public: // 按照区间右边界排序 static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[1] < b[1]; // 右边界排序 } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return 0; sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp); int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭 for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) { if (intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1]) { result++; // 需要一支箭 } else { // 气球i和气球i-1挨着 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界 } } return intervals.size() - result; } };

这里按照 左边界排序,或者按照右边界排序,都可以AC,原理是一样的。

class Solution { public: // 按照区间左边界排序 static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) { return a[0] < b[0]; // 左边界排序 } int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) return 0; sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp); int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭 for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) { if (intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1]) { result++; // 需要一支箭 } else { // 气球i和气球i-1挨着 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界 } } return intervals.size() - result; } };

其他语言版本

Java

class Solution { public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) { Arrays.sort(intervals, (a,b)-> { return Integer.compare(a[0],b[0]); }); int count = 1; for(int i = 1;i < intervals.length;i++){ if(intervals[i][0] < intervals[i-1][1]){ intervals[i][1] = Math.min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]); continue; }else{ count++; } } return intervals.length - count; } }

按左边排序,不管右边顺序。相交的时候取最小的右边。

class Solution { public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) { Arrays.sort(intervals, (a,b)-> { return Integer.compare(a[0],b[0]); }); int remove = 0; int pre = intervals[0][1]; for(int i = 1; i < intervals.length; i++) { if(pre > intervals[i][0]) { remove++; pre = Math.min(pre, intervals[i][1]); } else pre = intervals[i][1]; } return remove; } }

Python

贪心 基于左边界

class Solution: def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int: if not intervals: return 0 intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 按照左边界升序排序 count = 0 # 记录重叠区间数量 for i in range(1, len(intervals)): if intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]: # 存在重叠区间 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]) # 更新重叠区间的右边界 count += 1 return count

贪心 基于左边界 把452.用最少数量的箭引爆气球代码稍做修改

class Solution: def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int: if not intervals: return 0 intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 按照左边界升序排序 result = 1 # 不重叠区间数量,初始化为1,因为至少有一个不重叠的区间 for i in range(1, len(intervals)): if intervals[i][0] >= intervals[i - 1][1]: # 没有重叠 result += 1 else: # 重叠情况 intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]) # 更新重叠区间的右边界 return len(intervals) - result

Go

func eraseOverlapIntervals(intervals [][]int) int { sort.Slice(intervals, func(i, j int) bool { return intervals[i][1] < intervals[j][1] }) res := 1 for i := 1; i < len(intervals); i++ { if intervals[i][0] >= intervals[i-1][1] { res++ } else { intervals[i][1] = min(intervals[i - 1][1], intervals[i][1]) } } return len(intervals) - res } func min(a, b int) int { if a < b { return a } return b }

Javascript

  • 按右边界排序
var eraseOverlapIntervals = function(intervals) { intervals.sort((a, b) => { return a[1] - b[1] }) let count = 1 let end = intervals[0][1] for(let i = 1; i < intervals.length; i++) { let interval = intervals[i] if(interval[0] >= end) { end = interval[1] count += 1 } } return intervals.length - count };
  • 按左边界排序
var eraseOverlapIntervals = function(intervals) { // 按照左边界升序排列 intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]) let count = 1 let end = intervals[intervals.length - 1][0] // 倒序遍历,对单个区间来说,左边界越大越好,因为给前面区间的空间越大 for(let i = intervals.length - 2; i >= 0; i--) { if(intervals[i][1] <= end) { count++ end = intervals[i][0] } } // count 记录的是最大非重复区间的个数 return intervals.length - count }

TypeScript

按右边界排序,从左往右遍历

function eraseOverlapIntervals(intervals: number[][]): number { const length = intervals.length; if (length === 0) return 0; intervals.sort((a, b) => a[1] - b[1]); let right: number = intervals[0][1]; let count: number = 1; for (let i = 1; i < length; i++) { if (intervals[i][0] >= right) { count++; right = intervals[i][1]; } } return length - count; };

按左边界排序,从左往右遍历

function eraseOverlapIntervals(intervals: number[][]): number { if (intervals.length === 0) return 0; intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]); let right: number = intervals[0][1]; let tempInterval: number[]; let resCount: number = 0; for (let i = 1, length = intervals.length; i < length; i++) { tempInterval = intervals[i]; if (tempInterval[0] >= right) { // 未重叠 right = tempInterval[1]; } else { // 有重叠,移除当前interval和前一个interval中右边界更大的那个 right = Math.min(right, tempInterval[1]); resCount++; } } return resCount; };

Scala

object Solution { def eraseOverlapIntervals(intervals: Array[Array[Int]]): Int = { var result = 0 var interval = intervals.sortWith((a, b) => { a(1) < b(1) }) var edge = Int.MinValue for (i <- 0 until interval.length) { if (edge <= interval(i)(0)) { edge = interval(i)(1) } else { result += 1 } } result } }

Rust

impl Solution { pub fn erase_overlap_intervals(mut intervals: Vec<Vec<i32>>) -> i32 { if intervals.is_empty() { return 0; } intervals.sort_by_key(|interval| interval[1]); let mut count = 1; let mut end = intervals[0][1]; for v in intervals.iter().skip(1) { if end <= v[0] { end = v[1]; count += 1; } } (intervals.len() - count) as i32 } }

C

// 按照区间右边界排序 int cmp(const void * var1, const void * var2){ return (*(int **) var1)[1] - (*(int **) var2)[1]; } int eraseOverlapIntervals(int** intervals, int intervalsSize, int* intervalsColSize) { if(intervalsSize == 0){ return 0; } qsort(intervals, intervalsSize, sizeof (int *), cmp); // 记录非重叠的区间数量 int count = 1; // 记录区间分割点 int end = intervals[0][1]; for(int i = 1; i < intervalsSize; i++){ if(end <= intervals[i][0]){ end = intervals[i][1]; count++; } } return intervalsSize - count; }

C#

public class Solution { public int EraseOverlapIntervals(int[][] intervals) { if (intervals.Length == 0) return 0; Array.Sort(intervals, (a, b) => a[1].CompareTo(b[1])); int res = 1, end = intervals[0][1]; for (int i = 1; i < intervals.Length; i++) { if (end <= intervals[i][0]) { end = intervals[i][1]; res++; } } return intervals.Length - res; } }


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