在Python中查找重叠区间并按升序返回它们的程序
在编程中,经常需要处理区间相关的问题。而对于区间的查找、合并等操作,是很经典的问题之一。本文将介绍一种在Python中查找重叠区间并按升序返回它们的程序。
问题描述
在 Python 中,我们定义一个区间 Interval 类,它有两个属性:start 和 end。现在给定一个区间的列表 intervals,要求按照区间的起始位置 start 进行升序排序,返回重叠的区间。
举个例子:输入 intervals 为 [[1,3], [2,6], [8,10], [15,18]],则输出为 [[1,6], [8,10], [15,18]]。
解决方案
这道题可以使用贪心算法来解决。具体的解法是,首先按区间的起始位置 start 进行升序排序,之后遍历所有的区间,如果当前区间和下一个区间存在重叠部分,则将两个区间合并。
下面是具体的实现代码。代码中使用了 Python 内置的 sort 方法,对区间列表按照区间的起始位置进行升序排序。同时,代码中使用了双指针技巧,分别保存了当前处理到的区间和下一个待处理的区间。
class Interval:
def __init__(self, start: int = 0, end: int = 0):
self.start = start
self.end = end
def merge(intervals: List[Interval]) -> List[Interval]:
# 排序
intervals.sort(key=lambda x: x.start)
# 双指针
left = 0
right = 1
n = len(intervals)
# 遍历所有区间
while right < n:
# 当前区间和下一个区间有重叠
if intervals[left].end >= intervals[right].start:
intervals[left].end = max(intervals[left].end, intervals[right].end)
intervals.pop(right)
n -= 1
# 当前区间和下一个区间没有重叠,将左指针移动到下一个区间
else:
left += 1
right += 1
return intervals
代码中的 merge 函数接受一个区间列表 intervals,返回重叠后的区间列表。在函数体内,首先对区间列表按照区间的起始位置进行升序排序。同时,使用了双指针技巧,分别保存了当前处理到的区间和下一个待处理的区间。之后遍历了所有的区间,判断当前区间和下一个区间是否有重叠,如果有则将两个区间合并,否则将左指针移动到下一个区间。
示例
为了验证代码的正确性,在这里给出一个示例。输入 intervals 为 [[1,3], [2,6], [7,9], [15,18]],则程序输出为 [[1,6], [7,9], [15,18]]。
下面是完整的示例代码:
class Interval:
def __init__(self, start: int = 0, end: int = 0):
self.start = start
self.end = end
def merge(intervals: List[Interval]) -> List[Interval]:
# 排序
intervals.sort(key=lambda x: x.start)
# 双指针
left = 0
right = 1
n = len(intervals)
# 遍历所有区间
while right < n:
# 当前区间和下一个区间有重叠
if intervals[left].end >= intervals[right].start:
intervals[left].end = max(intervals[left].end, intervals[right].end)
intervals.pop(right)
n -= 1
# 当前区间和下一个区间没有重叠,将左指针移动到下一个区间
else:
left += 1
right += 1
return intervals
if __name__ == '__main__':
intervals = [Interval(1, 3), Interval(2, 6), Interval(7, 9), Interval(15, 18)]
result = merge(intervals)
for interval in result:
print(interval.start, interval.end)
运行程序后,输出结果为:
1 6
7 9
15 18
结论
通过本文的介绍,我们学习了使用贪心算法在 Python 中查找重叠区间并按升序返回它们的程序。我们首先将区间列表按照区间的起始位置进行升序排序,之后遍历所有的区间,如果当前区间和下一个区间存在重叠部分,则将两个区间合并。这种解法的时间复杂度为 O(n log n),空间复杂度为 O(1)。