Python-合并区间
题目
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
提示:
- 1 <= intervals.length <= 104
- intervals[i].length == 2
- 0 <= starti <= endi <= 104
题解
思路: 排序
如果我们按照区间的左端点排序,那么在排完序的列表中,可以合并的区间一定是连续的
如下图所示,标记为蓝色、黄色和绿色的区间分别可以合并成一个大区间,它们在排完序的列表中是连续的:
算法
我们用数组 merged 存储最终的答案
首先,我们将列表中的区间按照左端点升序排序。然后我们将第一个区间加入 merged 数组中,并按顺序依次考虑之后的每个区间:
- 如果当前区间的左端点在数组 merged 中最后一个区间的右端点之后,那么它们不会重合,我们可以直接将这个区间加入数组 merged 的末尾
- 否则,它们重合,我们需要用当前区间的右端点更新数组 merged 中最后一个区间的右端点,将其置为二者的较大值
正确性证明
链接:力扣官方题解
复杂度分析
-
时间复杂度:
O(nlogn),其中 n 为区间的数量。除去排序的开销,我们只需要一次线性扫描,所以主要的时间开销是排序的 O(nlogn)
-
空间复杂度:
O(logn),其中 n 为区间的数量。这里计算的是存储答案之外,使用的额外空间。O(logn) 即为排序所需要的空间复杂度
代码
class Solution:
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
"""
方法:排序
"""
intervals.sort(key = lambda x : x[0])
merges = list()
for interval in intervals:
if not merges or merges[-1][-1] < interval[0]:
merges.append(interval)
else:
merges[-1][-1] = max(merges[-1][-1], interval[1])
return merges