基础算法篇——区间合并 本次我们介绍基础算法中的区间合并,我们会从下面几个角度来介绍: 区间合并 区间合并 我们这次的目的很简单: 快速高效的完成区间合并任务 区间合并的要求: 提供若干个区间,将有接壤的部分变为一个区间,没有接壤的部分不改变 例如[1,2],[2,3],[4,5],[6,7],[6,8]五个区间,我们需要将他们变为三个区间[1,3],[4,5],[6,8] 我们给出主要思想: /* 1.首先我们以每个分区的左侧为标准进行排序,这样我们的每次区间合并只需要采用当前区间和下一个区间对比即可,此
先对数组进行排序,然后进行逻辑判断,这里使用了集合作为一个临时存储空间,比较相邻区间的内容,如前一个区间右端点的值和下一个区间左端点的值做比较,符合合并的时候进行合并之后放入结果集,不符合合并的也放入结果集中,当所有的区间都处理完成之后,符合合并的数据就处理完成了,这也是本题的主要思路
虽然示例中没有给出需要排序的案例,但需要考虑数组不是按照首位数组顺序排列的情况,这样会让区间难以判断,所以先做一个排序。
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 合并数组 { //以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返 //回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。 // // // // 示例 1: // // //输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[
分治算法(divide and conquer)是五大常用算法(分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治算法,但是可能并没有系统的学习分治算法,本篇就带你较为全面的去认识和了解分治算法。
给出一个无重叠的 ,按照区间起始端点排序的区间列表。在列表中插入一个新的区间,你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。
这篇文章写着写着,篇幅就变得有点长了,但是这对你很有帮助,因为我在写Java代码过程中进行了两步优化,过程都写下来了。
此类仅包含操作或返回集合的静态方法。 它包含多样的对集合进行操作的算法,“包装器”,返回由指定集合支持的新集合,以及其他一些细碎功能。
本篇主要介绍interval, intidx, split, extractFields这四个命令。
归并排序采用分而治之(divide and conquer)的思想,通过将已经排好序的子序列合并,得到最终完全有序的序列。所以归并算法包括两大步骤:第一步是“分割”,第二步是“合并”,即先对原始序列进行分割排序,使每个子序列有序,然后再通过合并使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
2021-09-28:合并区间。以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervalsi = starti, endi 。请你合并所有重叠的区间,并返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。力扣56。
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals
合并区间就是将有重叠区间的两个区间合成一个。首选定义一个存放 int 类型数组的集合作为临时结果集,对传进来的二维数组进行判空,若传进来的 intervals 为空,则直接返回,由于结果集是临时的结果集,记得将一维数组的集合 toArray 成题目最终返回要求的二维数组。利用函数式编程,实现 Comparator 接口,对起点进行从小到大排序,跟 foreach 类似。 定义一个循环维护的变量,当 i 的值小于 intervals 中的集合个数时,进入循环,确保能遍历到最后一个区间,每次遍历都取出区间的左右端点,若当前区间的右端点比下一个区间的左端点还大,则说明区间有重叠,将当前右端点的值与下一个区间右端点的值进行比较,取较大的值作为新区间右端点,将新区间放入结果集中并接着判断下一个区间,最后返回最终结果集,将 List<int[]> 类型转换成 0 行 n 列的格式的数组类型返回即可。
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sorted sets 是 Redis 类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体,一方面它是一个 set,保证了内部 value 的唯一性,另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score,代表这个 value 的排序权重。内部使用 HashMap 和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap 里放的是成员到 score 的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是 HashMap 里存的 score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。sorted sets 中最后一个value被移除后,数据结构自动删除,内存被回收。
给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,5]] 解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。 解题思路: * 根据对象的start 升序排序 * 遍历对象列表 * 如果当前结果列表最后一个元素end比下一个元素的
不仅是拼多多,该题还在诸如 神州信息 和 滴滴出行 这样的互联网大厂笔试中出现过:
选择排序算法的实现思路有点类似插入排序,也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。
本文主要介绍了常见的8大排序算法基本概念以及其Python实现方式,如果你是Java程序员,也可以看看之前我们介绍的Java程序员必须掌握的8大排序算法。
在上一篇博客 函数式编程 ① 中 讲解了 变换函数 map 函数 与 flatMap 函数 , 本篇博客中着重讲解 过滤函数 和 合并函数 ;
的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序,比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
动态规划篇——DP问题 本次我们介绍动态规划篇的DP问题,我们会从下面几个角度来介绍: 区间DP 计数DP 树状DP 记忆化搜索 区间DP 我们通过一个案例来讲解区间DP: /*题目展示*/ 题目名:石子合并 设有 N 堆石子排成一排,其编号为 1,2,3,…,N。 每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这 N 堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。
区间dp,顾名思义,在区间上dp,大多数题目的状态都是由区间(类似于dp[l][r]这种形式)构成的,就是我们可以把大区间转化成小区间来处理,然后对小区间处理后再回溯的求出大区间的值,主要的方法有两种,记忆化搜索和递推。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
为了避免快速排序里,递归过深而堆栈过小,导致堆栈溢出,我们有两种解决办法:第一种是限制递归深度。一旦递归过深,超过了我们事先设定的阈值,就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈,手动模拟递归压栈、出栈的过程,这样就没有了系统栈大小的限制。
在定义了val变量的代码块执行期间,val变量只能进行唯一一次初始化。但是,如果编译器能确保只有唯一一条初始化语句被执行,可以根据条件使用不同的值来初始化它:
归并排序就这么简单 从前面已经讲解了冒泡排序、选择排序、插入排序,快速排序了,本章主要讲解的是归并排序,希望大家看完能够理解并手写出归并排序快速排序的代码,然后就通过面试了!如果我写得有错误的地方也请大家在评论下指出。 归并排序的介绍 来源百度百科: 归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个
在 Java 8 中使用函数式编程生成字母序列是一个很大的挑战。Lukas Eder 愉快地接受了这个挑战,他将告诉我们如何使用 Java 8 来生成ABC的序列——当然,肯定不是一种蹩脚的方式。
定义全局存储最终结果集和临时结果集的变量。定义一个存储布尔值的数组并全部赋值为 false,把传进来的数组排序,排序完传入回溯,得到最终答案后返回最终结果集即可。 回溯算法传入的参数有已排序的数组和全是 false 的布尔数组。数组长度和临时结果集的长度进行比较,当临时结果集存储的个数跟传进来的数组的长度相等时说明排序完毕,若排序完毕则加入结果集,记得将临时结果集加入数组中。
给定一个大小为 n 的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals.
今天是LeetCode专题的第33篇文章,我们一起来看LeetCode的第56题,它的难度是Medium。
以下方法实现判断一个IP是否被一个IP区间所包含有一些静态方法可能引用了同名空间的自定义的类,至于合
合并区间模式是一种处理重叠区间的有效手段。在很多包含区间的问题中,我们可能需要去找出重叠的部分或将重叠部分合并。给定两个区间,其关联方式有如下六种:
HTTP 【HTTP】分布式session的管理 【HTTP】Cookie和Session 【HTTP】当我在谈论RestFul架构时我在谈啥? 【HTTP】HTTP状态码详解 【HTTP】无状态协议
RangeMap是Guava提供的一种特殊的映射结构,它将不相交、且不为空的Range(范围)映射到一个特定的值。与传统的Map不同,RangeMap的键是一个范围而不是单个元素。这种映射关系使得RangeMap在处理需要根据不同的范围来确定不同的行为或结果的问题时非常有用。
分治会将大问题拆解成小问题,拆解到最小问题之后,开始不断合并结果,递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分,分治包括三分部分,分解、计算、合并。分治的场景很多,例如快速排序,归并排序。
在列表中插入一个新的区间,你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。
由于有些读者朋友私聊我,希望出几期基础算法的讲解,kmp,dp,哈希,搜索,贪心等对初学者还是不太友好,所以我打算更新几期基础算法合集,没办法谁让我宠粉丝呢?彦祖,热巴说你呢,快关注!
将多个区间进行合并,其中有交集的区间合为一个区间,没有交集的区间保留原状。注意,这里端点重合也算作一种交集区间。
如需要校验某个日期是否在某个范围;需要校验某个版本号是否在某个区间;需要校验某个时间点是否在某个时间段内;判断某个人是否属于某个年龄段;判断某个用户的积分是否属于某个等级的区间等。
今天的力扣打卡题是 57. 插入区间 ,我们再顺便练习两道类似的简单区间题目,比如:判断区间是否重叠(252. 会议室)、56. 合并区间。这类面试题目还挺讨巧的,因为不需要掌握什么数据结构与算法的先验知识,看懂题目之后模拟一遍即可,很容易考察出应聘者到底会不会写代码。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
在理解一个源代码是如何成为可执行文件时,我简单的回顾下硬件层面、操作系统层面的知识。
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能,此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”,通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力(最起码不会忘记编程)
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