LeetCode – Intervalo de inserción

Problema:

Dado un conjunto de intervalos ordenados y no superpuestos, inserte un nuevo intervalo en los intervalos (combínelos si es necesario).

Example 1:
Given intervals [1,3],[6,9], insert and merge [2,5] in as [1,5],[6,9].

Example 2:
Given [1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16], insert and merge [4,9] in as [1,2],[3,10],[12,16].

This is because the new interval [4,9] overlaps with [3,5],[6,7],[8,10].

Solución Java 1

Al iterar sobre la lista, hay tres casos para el rango actual.

/**
 * Definition for an interval.
 * public class Interval {
 *     int start;
 *     int end;
 *     Interval() { start = 0; end = 0; }
 *     Interval(int s, int e) { start = s; end = e; }
 * }
 */
public class Solution {
    public ArrayList<Interval> insert(ArrayList<Interval> intervals, Interval newInterval) {
 
        ArrayList<Interval> result = new ArrayList<Interval>();
 
        for(Interval interval: intervals){
            if(interval.end < newInterval.start){
                result.add(interval);
            }else if(interval.start > newInterval.end){
                result.add(newInterval);
                newInterval = interval;        
            }else if(interval.end >= newInterval.start || interval.start <= newInterval.end){
                newInterval = new Interval(Math.min(interval.start, newInterval.start), Math.max(newInterval.end, interval.end));
            }
        }
 
        result.add(newInterval); 
 
        return result;
    }
}

LeetCode - Poder de tres (Java)

Solución Java 2 – Búsqueda binaria

Si la lista de intervalos es una ArrayList, podemos usar la búsqueda binaria para hacer la mejor complejidad de tiempo de búsqueda O (log (n)). Sin embargo, el peor momento se limita al cambiar la lista de matrices si es necesario insertar un nuevo rango. Entonces, la complejidad del tiempo sigue siendo O (n).

public List<Interval> insert(List<Interval> intervals, Interval newInterval) {
    List<Interval> result = new ArrayList<>();
 
    if (intervals.size() == 0) {
        result.add(newInterval);
        return result;
    }
 
    int p = helper(intervals, newInterval);
    result.addAll(intervals.subList(0, p));
 
    for (int i = p; i < intervals.size(); i++) {
        Interval interval = intervals.get(i);
        if (interval.end < newInterval.start) {
            result.add(interval);
        } else if (interval.start > newInterval.end) {
            result.add(newInterval);
            newInterval = interval;
        } else if (interval.end >= newInterval.start || interval.start <= newInterval.end) {
            newInterval = new Interval(Math.min(interval.start, newInterval.start), Math.max(newInterval.end, interval.end));
        }
    }
 
    result.add(newInterval);
 
    return result;
}
 
public int helper(List<Interval> intervals, Interval newInterval) {
    int low = 0;
    int high = intervals.size() - 1;
 
    while (low < high) {
        int mid = low + (high - low) / 2;
 
        if (newInterval.start <= intervals.get(mid).start) {
            high = mid;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
 
    return high == 0 ? 0 : high - 1;
}

LeetCode - 4Sum (Java)

El mejor momento es O (log (n)) y el peor de los casos es O (n).

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