排序：

用数组merged存储最终的答案

首先，将列表中的区间按照左端点升序排序，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，可以将这个区间加入数组merged的末尾。
• 否则，它们重合，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。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return o1[0] - o2[0];
            }
        });
        //System.out.println(Arrays.deepToString(intervals));

        List<int[]> list = new ArrayList<>();
        list.add(new int[]{intervals[0][0], intervals[0][1]});
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            if (intervals[i][0] > list.get(list.size() - 1)[1]) {
                list.add(new int[]{intervals[i][0], intervals[i][1]});
            } else {
                int[] last = list.get(list.size() - 1);
                last[1] = Math.max(last[1], intervals[i][1]);
            }
        }

        return list.toArray(new int[list.size()][]);
    }
}

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，只需要依次线性扫描，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。