力扣LCR074题区间合并算法解析：贪心排序与区间重叠处理

一、题目解读

力扣LCR074题要求对给定的二维区间数组（每个区间由起始点和终止点构成）进行合并，将重叠的区间合并为更宽的区间，最终输出不重叠的合并结果。例如，输入[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]，输出[[1,6],[8,10],[15,18]]。核心在于判断区间重叠逻辑与合并策略。

二、解题思路

采用贪心算法与排序结合的思路：

1. 先排序：按区间起始点升序排列，确保后续遍历时能自然判断相邻区间的重叠关系。

2. 再合并：遍历排序后的区间，通过比较当前区间与末尾合并区间的终止点，决定是否合并或新增区间。

该思路关键在于利用排序减少遍历时的决策复杂度，符合贪心策略的“局部最优解推动全局最优”原则。

三、解题步骤

1. 空数组处理：若输入为空，直接返回空数组，避免后续逻辑错误。

2. 排序区间：使用C++的sort函数配合自定义比较函数（lambda表达式），按区间起始点排序。

3. 初始化合并数组：将第一个区间加入merged数组，作为合并基准。

4. 遍历合并：

○ 从第2个区间开始遍历，每次获取merged末尾区间（last）。

○ 若当前区间起始点≤ last[1]（即重叠），则更新last[1]为二者终止点的最大值。

○ 若不重叠，直接添加当前区间至merged。

5. 返回结果：最终merged即为合并后的不重叠区间列表。

四、代码与注释

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) {
        if (intervals.empty()) return {};
    
    // 1. 按照区间起始点排序
    sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
        return a[0] < b[0];
    });
    
    vector<vector<int>> merged;
    merged.push_back(intervals[0]);
    
    // 2. 遍历并合并重叠区间
    for (int i = 1; i < intervals.size(); ++i) {
        // 获取最后一个合并后的区间
        vector<int>& last = merged.back();
        
        // 如果当前区间与最后一个合并区间重叠
        if (intervals[i][0] <= last[1]) {
            // 合并区间，取最大的结束点
            last[1] = max(last[1], intervals[i][1]);
        } else {
            // 不重叠，直接添加新区间
            merged.push_back(intervals[i]);
        }
    }
    
    return merged;
    }
};

五、总结

该解法时间复杂度为O(nlogn)（排序）+ O(n)（遍历），空间复杂度为O(n)（合并数组）。优点是逻辑简洁、易于实现，缺点是对大规模数据排序可能耗时。实际应用中，若区间数量可控，此贪心排序策略能有效解决重叠合并问题。建议进一步优化可探索不排序的区间树或扫描线算法，但复杂度可能上升。