Non Overlapping Intervals
Detailed guide and Python implementation for the 'Non Overlapping Intervals' problem.
1. 学ぶ
The 'Non Overlapping Intervals' problem is a key challenge in the Intervals section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Non Overlapping Intervals.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Non Overlapping Intervals carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given an array of intervals intervals where intervals[i] = [starti, endi], return the minimum number of intervals you need to remove to make the rest of the intervals non-overlapping.
Write a function eraseOverlapIntervals(intervals: List[List[int]]) -> int.
- •1 <= len(intervals) <= 10^5
- •intervals[i].length == 2
- •-5 * 10^4 <= starti < endi <= 5 * 10^4
例
intervals = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]
1
[1,3] can be removed and the rest are non-overlapping.
intervals = [[1,2],[1,2],[1,2]]
2
Remove two [1,2] to make the rest non-overlapping.
intervals = [[1,2],[2,3]]
0
Already non-overlapping.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def erase_overlap_intervals_opt(intervals):
intervals.sort()
res = 0; prevEnd = intervals[0][1]
for start, end in intervals[1:]:
if start >= prevEnd: prevEnd = end
else: res += 1; prevEnd = min(end, prevEnd)
return resブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def erase_overlap_intervals_brute(intervals):
intervals.sort()
def solve(i, prev):
if i == len(intervals): return 0
res = solve(i + 1, prev)
if prev == -1 or intervals[i][0] >= intervals[prev][1]:
res = max(res, 1 + solve(i + 1, i))
return res
return len(intervals) - solve(0, -1)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Intervals problem properties apply.
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