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<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/RsdcQ9umo09R6cfnwXZlrQ"><img src="https://img.shields.io/badge/PDF下载-代码随想录-blueviolet" alt=""></a>
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<a href="https://space.bilibili.com/525438321"><img src="https://img.shields.io/badge/B站-代码随想录-orange" alt=""></a>
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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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## 56. 合并区间
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[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/)
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给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。
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示例 1:
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输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
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输出: [[1,6],[8,10],[15,18]]
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解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].
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示例 2:
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输入: intervals = [[1,4],[4,5]]
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输出: [[1,5]]
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解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
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注意：输入类型已于2019年4月15日更改。 请重置默认代码定义以获取新方法签名。
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提示：
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* intervals[i][0] <= intervals[i][1]
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## 思路
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大家应该都感觉到了，此题一定要排序，那么按照左边界排序，还是右边界排序呢？
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都可以！
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那么我按照左边界排序，排序之后局部最优：每次合并都取最大的右边界，这样就可以合并更多的区间了，整体最优：合并所有重叠的区间。
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局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试试贪心。
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那有同学问了，本来不就应该合并最大右边界么，这和贪心有啥关系？
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有时候贪心就是常识！哈哈
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按照左边界从小到大排序之后，如果 `intervals[i][0] < intervals[i - 1][1]` 即intervals[i]左边界 < intervals[i - 1]右边界，则一定有重复，因为intervals[i]的左边界一定是大于等于intervals[i - 1]的左边界。
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即：intervals[i]的左边界在intervals[i - 1]左边界和右边界的范围内，那么一定有重复！
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这么说有点抽象，看图：（**注意图中区间都是按照左边界排序之后了**）
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知道如何判断重复之后，剩下的就是合并了，如何去模拟合并区间呢？
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其实就是用合并区间后左边界和右边界，作为一个新的区间，加入到result数组里就可以了。如果没有合并就把原区间加入到result数组。
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C++代码如下：
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```CPP
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class Solution {
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public:
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// 按照区间左边界从小到大排序
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static bool cmp (const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
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return a[0] < b[0];
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}
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vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
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vector<vector<int>> result;
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if (intervals.size() == 0) return result;
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sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);
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bool flag = false; // 标记最后一个区间有没有合并
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int length = intervals.size();
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for (int i = 1; i < length; i++) {
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int start = intervals[i - 1][0]; // 初始为i-1区间的左边界
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int end = intervals[i - 1][1]; // 初始i-1区间的右边界
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while (i < length && intervals[i][0] <= end) { // 合并区间
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end = max(end, intervals[i][1]); // 不断更新右区间
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if (i == length - 1) flag = true; // 最后一个区间也合并了
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i++; // 继续合并下一个区间
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}
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// start和end是表示intervals[i - 1]的左边界右边界，所以最优intervals[i]区间是否合并了要标记一下
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result.push_back({start, end});
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}
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// 如果最后一个区间没有合并，将其加入result
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if (flag == false) {
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result.push_back({intervals[length - 1][0], intervals[length - 1][1]});
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}
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return result;
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}
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};
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```
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当然以上代码有冗余一些，可以优化一下，如下：（思路是一样的）
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```CPP
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class Solution {
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public:
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vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
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vector<vector<int>> result;
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if (intervals.size() == 0) return result;
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// 排序的参数使用了lamda表达式
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sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b){return a[0] < b[0];});
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result.push_back(intervals[0]);
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for (int i = 1; i < intervals.size(); i++) {
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if (result.back()[1] >= intervals[i][0]) { // 合并区间
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result.back()[1] = max(result.back()[1], intervals[i][1]);
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} else {
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result.push_back(intervals[i]);
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}
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}
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return result;
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}
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};
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```
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* 时间复杂度：O(nlogn) ，有一个快排
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* 空间复杂度：O(1)，我没有算result数组（返回值所需容器占的空间）
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## 总结
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对于贪心算法，很多同学都是：**如果能凭常识直接做出来，就会感觉不到自己用了贪心, 一旦第一直觉想不出来, 可能就一直想不出来了**。
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跟着「代码随想录」刷题的录友应该感受过，贪心难起来，真的难。
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那应该怎么办呢？
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正如我贪心系列开篇词[关于贪心算法，你该了解这些！](https://programmercarl.com/贪心算法理论基础.html)中讲解的一样，贪心本来就没有套路，也没有框架，所以各种常规解法需要多接触多练习，自然而然才会想到。
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「代码随想录」会把贪心常见的经典题目覆盖到，大家只要认真学习打卡就可以了。
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## 其他语言版本
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Java：
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```java
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class Solution {
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public int[][] merge(int[][] intervals) {
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List<int[]> res = new LinkedList<>();
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Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
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int start = intervals[0][0];
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for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
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if (intervals[i][0] > intervals[i - 1][1]) {
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res.add(new int[]{start, intervals[i - 1][1]});
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||
start = intervals[i][0];
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} else {
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intervals[i][1] = Math.max(intervals[i][1], intervals[i - 1][1]);
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||
}
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||
}
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res.add(new int[]{start, intervals[intervals.length - 1][1]});
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||
return res.toArray(new int[res.size()][]);
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||
}
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||
}
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```
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||
```java
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// 版本2
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class Solution {
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||
public int[][] merge(int[][] intervals) {
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||
LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
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||
Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
|
||
res.add(intervals[0]);
|
||
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
|
||
if (intervals[i][0] <= res.getLast()[1]) {
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||
int start = res.getLast()[0];
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int end = Math.max(intervals[i][1], res.getLast()[1]);
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||
res.removeLast();
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||
res.add(new int[]{start, end});
|
||
}
|
||
else {
|
||
res.add(intervals[i]);
|
||
}
|
||
}
|
||
return res.toArray(new int[res.size()][]);
|
||
}
|
||
}
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||
```
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Python：
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||
```python
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class Solution:
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||
def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
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if len(intervals) == 0: return intervals
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intervals.sort(key=lambda x: x[0])
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result = []
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result.append(intervals[0])
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for i in range(1, len(intervals)):
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last = result[-1]
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if last[1] >= intervals[i][0]:
|
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result[-1] = [last[0], max(last[1], intervals[i][1])]
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else:
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result.append(intervals[i])
|
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return result
|
||
```
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||
Go：
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```golang
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func merge(intervals [][]int) [][]int {
|
||
//先从小到大排序
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sort.Slice(intervals,func(i,j int)bool{
|
||
return intervals[i][0]<intervals[j][0]
|
||
})
|
||
//再弄重复的
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for i:=0;i<len(intervals)-1;i++{
|
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if intervals[i][1]>=intervals[i+1][0]{
|
||
intervals[i][1]=max(intervals[i][1],intervals[i+1][1])//赋值最大值
|
||
intervals=append(intervals[:i+1],intervals[i+2:]...)
|
||
i--
|
||
}
|
||
}
|
||
return intervals
|
||
}
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||
func max(a,b int)int{
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if a>b{
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return a
|
||
}
|
||
return b
|
||
}
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||
```
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Javascript：
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```javascript
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var merge = function (intervals) {
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intervals.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
|
||
let prev = intervals[0]
|
||
let result = []
|
||
for(let i =0; i<intervals.length; i++){
|
||
let cur = intervals[i]
|
||
if(cur[0] > prev[1]){
|
||
result.push(prev)
|
||
prev = cur
|
||
}else{
|
||
prev[1] = Math.max(cur[1],prev[1])
|
||
}
|
||
}
|
||
result.push(prev)
|
||
return result
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
|
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
|
||
* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
|
||
* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码.jpg width=450> </img></div>
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