● 435. 无重叠区间
跟弓箭题一样的原理：先集体对左边界排序，然后从第1个区间开始，当下一个区间的左边界比该区间的右边界要小的时候，就得去掉这个区间（count++），然后应该①直接更新该区间的右边界为和他重叠的所有区间的最小右边界（取这个和上一个的较小值，会使得更新的右边界越来越小，直到最小）。或者②维护一个right代表这个最小右边界，每一次统计之后更新这个right。
直接改：
class Solution {
public:
static bool cmp(vector<int> a,vector<int> b){
return a[0]<b[0];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if(intervals.empty())return 0;
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp); //左边界从小到大排
int count=0;
for(int i=1; i<intervals.size(); ++i){
if(intervals[i][0]<intervals[i-1][1]){
count++;
intervals[i][1]=min(intervals[i-1][1],intervals[i][1]);
}
}
return count;
}
};使用变量right（注意下一个区间和这个不重叠的话要更新一下right为现在区间的右边界）：
class Solution {
public:
static bool cmp(vector<int> a,vector<int> b){
return a[0]<b[0];
}
int eraseOverlapIntervals(vector<vector<int>>& intervals) {
if(intervals.empty())return 0;
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp); //左边界从小到大排
int count=0,right=intervals[0][1];
for(int i=1; i<intervals.size(); ++i){
if(intervals[i][0]<right){
count++;
right=min(right,intervals[i][1]);
}
else{
right=intervals[i][1];
}
}
return count;
}
};● 763.划分字母区间
最主要的：每个节点的最远出现位置都要先求出来，挨个统计。
在遍历的过程中相当于是要找每一个字母的边界，如果找到之前遍历过的所有字母的最远边界，说明这个边界就是分割点了。此时前面出现过所有字母，最远也就到这个边界了。
可以分为如下两步：
- 统计每一个字符最后出现的位置
- 从头遍历字符，并更新字符的最远出现下标，如果找到字符最远出现位置下标和当前下标相等了，则找到了分割点
方案一：不用哈希映射（时间开销大）
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string s) {
vector<int> result;
int right=INT_MIN,left=-1;//left是上一次的right，最远距离
for(int i=0; i<s.size(); ++i){
int j=s.size()-1;
for(; j>=0; --j){
if(s[j]==s[i]){
break; //j是s[i]最远的出现距离
}
}
right=max(right,j); //更新
if(i==right){ //找到之前字符最大出现位置和下标相等
result.push_back(right-left);
left=right;
}
}
return result;
}
};用哈希映射：
class Solution {
public:
vector<int> partitionLabels(string s) {
vector<int> result;
map<char,int> hash;
for(int i=0; i<s.size(); ++i){
hash[s[i]]=i;
}
int right=hash[s[0]],left=-1;
for(int i=0;i<s.size();++i){
right=max(hash[s[i]],right);
if(right==i){
result.push_back(right-left);
left=right;
}
}
return result;
}
};● 56. 合并区间
