給定一個源區間 [x,y]和N個無序的目標區間[x1,y1],[x2,y2],...[xn,y,],判斷給定的源區間[x,y]在不在目標區間內。
例如:給定源區間[1 6]和目標區間[1 2][2 4][4 9]即可認爲區間[1 6]在目標區間內,因爲源區間的並集爲[1 9 ].
試想一下,現在在這樣的一個目標區間的集合, 需要頻繁地去查詢一個區間是否在該集合中。那麼怎麼樣才能降低單次查詢的復
雜度呢。預處理。對區間的預處理可以滿足這樣的需求。
直接上方法:
第一步: 首先對區間進行合併(也就是將區間merge成爲不相交的區間的集合)
第二步: 再在這個處理之後的區間中去查找這樣源區間,關於查找,當然二分可以有很好的效果,那麼將區間排序即可。
於是: 1 將區間按其起始點排序。
2 Merge相交的區間
3 二分查找源區間即可。
代碼如下:
#include
using namespace std;
//區間定義
struct Interval
{
int start,end;
Interval(int _start, int _end):start(_start),end(_end){}
};
//區間的比較函數的定義,按照其左邊的關鍵字排序
struct cmp : public binary_function
{
bool operator() (const Interval &lhs, const Interval &rhs)
{
return lhs.start < rhs.start;
}
};
//將相交的區間合併成爲不相交的最大的區間集合
vector Merge(vector & intervals)
{
const int n = intervals.size();
if(n<2) return intervals;
sort(intervals.begin(),intervals.end(),cmp()); //首先按照區間的左端點進行排序
vector ret;
int left=intervals[0].start, right = intervals[0].end; //left, right表示當前區間的可能的最大範圍
for(int i=1;i &intervals, const int x)
{
const int n = intervals.size();
if(n==0)return -1;
int left=0,right=n-1;
while(left<=right)
{
int mid=left+(right-left)/2;
if (intervals[mid].end < x) left=mid+1;
else right=mid-1;
}
if(intervals[left].start<= x) return left;
return -1;
}
//在intervals中尋找集合target
bool Search(const vector &intervals, Interval &target)
{
const int n = intervals.size();
if(n == 0) return false;
//分別尋找當前區間的左端點和右端點
int idx1 = Search(intervals,target.start);
int idx2 = Search(intervals,target.end);
//如果是同一個區間,則返回true
if(idx1 != -1 && idx2 != -1 && idx1==idx2) return true;
return false;
}
int main(void)
{
vector A;
A.push_back(Interval(1,3));
A.push_back(Interval(2,4));
A.push_back(Interval(7,8));
A.push_back(Interval(5,10));
A.push_back(Interval(9,12));
vector ret=Merge(A);
for(auto a:ret)
cout << a.start << "\t" << a.end << endl;
Interval target(2,5);
cout << Search(ret,target) << endl;
return 0;
}