Unisci intervalli
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Unisci intervalli".
1. Impara
Il problema dell'unione degli intervalli è una sfida chiave nella sezione Intervalli.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per gli intervalli di unione.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Merge Intervals.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Dato un array di intervalli in cui intervalli[i] = [starti, endi], unisci tutti gli intervalli sovrapposti e restituisce un array degli intervalli non sovrapposti che coprono tutti gli intervalli nell'input.
Scrivi una funzione merge(intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]].
- •1 <= len(intervals) <= 10^4
- •intervals[i].length == 2
- •0 <= starti <= endi <= 10^4
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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 outputCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema degli intervalli standard.
Domande correlate
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