What is the best way to solve Meeting Rooms II?

The optimized O(n) approach using Intervals patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

회의실 II

'Meeting Rooms II' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

간격[i] = [starti, endi]인 회의 시간 간격의 배열이 주어지면 필요한 최소 회의실 수를 찾습니다.

minMeetingRooms(intervals: List[List[int]]) -> int 함수를 작성하세요.

제약

•0 <= len(intervals) <= 10^4
•intervals[i].length == 2
•0 <= starti < endi <= 10^6

예

Example 1

Input

intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]]

Output

Explanation

Room 1: [0,30], Room 2: [5,10], [15,20].

Example 2

Input

intervals = [[7,10],[2,4]]

Output

Explanation

Meetings do not overlap.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 간격별 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

간격 접근 방식의 논리를 설명하십시오.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

import heapq
def min_meeting_rooms_opt(intervals):
    if not intervals: return 0
    intervals.sort(key=lambda i: i[0])
    minHeap = [] # end times
    heapq.heappush(minHeap, intervals[0][1])
    for i in intervals[1:]:
        if i[0] >= minHeap[0]: heapq.heappop(minHeap)
        heapq.heappush(minHeap, i[1])
    return len(minHeap)

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def min_meeting_rooms_brute(intervals):
    if not intervals: return 0
    intervals.sort()
    rooms = [[intervals[0]]]
    for i in range(1, len(intervals)):
        placed = False
        for r in rooms:
            if intervals[i][0] >= r[-1][1]:
                r.append(intervals[i]); placed = True; break
        if not placed: rooms.append([intervals[i]])
    return len(rooms)