⛳️赠与读者[特殊字符]1 概述基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)研究摘要随着无人机应用场景的复杂化,城市场景下的三维路径规划需同时优化
2026/1/9 2:20:47
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],[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:intervals = [[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。
示例 3:
输入:intervals = [[4,7],[1,4]]输出:[[1,7]]解释:区间 [1,4] 和 [4,7] 可被视为重叠区间。
提示:
1 <= intervals.length <= 104intervals[i].length == 20 <= starti <= endi <= 104c++解法
排序
class Solution { public: vector<vector<int>> merge(vector<vector<int>>& intervals) { if (intervals.size() == 0) { return {}; } sort(intervals.begin(), intervals.end()); vector<vector<int>> merged; for (int i = 0; i < intervals.size(); ++i) { int L = intervals[i][0], R = intervals[i][1]; if (!merged.size() || merged.back()[1] < L) { merged.push_back({L, R}); } else { merged.back()[1] = max(merged.back()[1], R); } } return merged; } };