题单介绍：

精选 100 道力扣（LeetCode）上最热门的题目，适合初识算法与数据结构的新手和想要在短时间内高效提升的人，熟练掌握这 100 道题，你就已经具备了在代码世界通行的基本能力。

题单介绍：

题目：56. 合并区间 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

解题思路：

代码：

过过过过啦！！！！

题目：62. 不同路径 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

解题思路：

代码：

过过过过啦！！！！

写在最后：

题目：56. 合并区间 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {

    }
};

解题思路：

这道题也不难，就是一个简单的更新边界，

我就直接根据题意，

如果左边界小就更新左边界，

如果右边界大就更新右边界，

如果上一个数的右边界 < 当前数的左边界，证明证明区间结束了，

一开始这样写没过，

发现，题目给的数是无序的，在前面sort一下就行，这个规律只适合升序排列

另外我这种方法写的，最后一组区间会漏掉，最后处理一下就行。

代码如下：

代码：

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        vector<vector<int>> vv;
        if(intervals.empty()) return vv; 
        sort(intervals.begin(), intervals.end()); //排序
        int left = INT_MAX, right = -1; //确保第一次进入逻辑的时候能更新left和right
        for(int i = 0; i < intervals.size(); i++) { //遍历
            if(right != -1 && right < intervals[i][0]) { //第一次不进来，如果上一个数的右边界 < 这个数的左边界，证明证明区间结束了
                vector<int> v{left, right}; //插入区间
                vv.push_back(v);
                left = intervals[i][0]; //开始计算新的区间
                right = intervals[i][1];
            }
            if(intervals[i][0] < left) left = intervals[i][0]; //如果左边界小就更新左边界
            if(intervals[i][1] > right) right = intervals[i][1]; //如果右边界大就更新右边界
        }
        vector<int> v{left, right}; //处理最后一组区间
        vv.push_back(v);
        return vv;
    }
};

过过过过啦！！！！

题目：62. 不同路径 - 力扣（Leetcode）

题目的接口：

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {

    }
};

解题思路：

这道题我一眼看过去，就感觉可以用搜索做，

但是很显然题目的时间复杂的要求不让，

只能使用动态规划来做，不过这道题是简单动态规划，我也来尝试一下，

根据题目我们可以知道，一个格子的路径数量是由他上面和左边的格子决定的，

所以我们其实就可以写出动态规划的转移方程：

dp[ i ][ j ] = dp[ i - 1 ][ j ] + dp[ i ][ j - 1 ];

不过要确保第一行第一列都是从1开始。

代码如下：

代码：

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 1)); //初始化成1，满足条件
        for(int i = 1; i < m; i++) {
            for(int j = 1; j < n; j++) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]; //推出的状态转移方程
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};