会议室二
“会议室 II”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“会议室 II”问题是间隔部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化会议室 II 的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读会议室 II 的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个会议时间间隔数组，其中 Intervals[i] = [starti, endi]，找到所需的最小会议室数量。
编写一个函数 minMeetingRooms(intervals: List[List[int]]) -> int。
- •0 <= len(intervals) <= 10^4
- •intervals[i].length == 2
- •0 <= starti < endi <= 10^6
示例
intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]]
2
Room 1: [0,30], Room 2: [5,10], [15,20].
intervals = [[7,10],[2,4]]
1
Meetings do not overlap.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Intervals data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推荐的 Python 资源
通过相关的交互式教程、备忘单和代码比较来扩展您的知识。
Python 循环：For 和 While 循环解释
了解如何使用 Python 循环来迭代数据。通过交互式示例掌握 for 循环、while 循环、break、continue 和循环最佳实践。
如何在 Python 中对列表进行排序（升序和降序）
了解如何在 Python 中使用 sort() 方法和sorted() 函数对列表进行排序。发现自定义键排序和逆序示例。
Python 字符串方法备忘单
Python 字符串操作的完整参考指南。掌握格式化、搜索、拆分、替换和检查字符串属性。
Python 与 JavaScript：哪种编程语言最好？
Python 和 JavaScript 的全面比较。探索语法差异、性能、用例（后端与前端）和编码示例。