Fusionner les intervalles
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Fusionner les intervalles ».
1. Apprendre
Le problème « Fusionner les intervalles » est un défi clé dans la section Intervalles.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour les intervalles de fusion.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour les intervalles de fusion.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau d'intervalles où intervalles[i] = [starti, endi], fusionne tous les intervalles qui se chevauchent et renvoie un tableau d'intervalles qui ne se chevauchent pas qui couvrent tous les intervalles de l'entrée.
Écrivez une fonction merge(intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]].
- •1 <= len(intervals) <= 10^4
- •intervals[i].length == 2
- •0 <= starti <= endi <= 10^4
Exemples
intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
[[1,6],[8,10],[15,18]]
Intervals [1,3] and [2,6] overlap, merge to [1,6].
intervals = [[1,4],[4,5]]
[[1,5]]
[1,4] and [4,5] overlap.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def merge_opt(intervals):
intervals.sort(key=lambda i: i[0])
output = [intervals[0]]
for start, end in intervals[1:]:
lastEnd = output[-1][1]
if start <= lastEnd: output[-1][1] = max(lastEnd, end)
else: output.append([start, end])
return outputCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def merge_brute(intervals):
intervals.sort()
res = []
for i in intervals:
if not res or i[0] > res[-1][1]: res.append(i)
else: res[-1][1] = max(res[-1][1], i[1])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des intervalles standard s’appliquent.
Questions connexes
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