很多朋友对于高效计算重叠区间数量：数据结构应用解析和不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

伪代码：

区间定义如下：

班级间隔{

开始； //起点

打算； //终点

区间（int a，int b）{

开始=a；

结束=b；

}

}首先定义区间的类，实现Comparable接口，包含起点和终点的值和类型，重写用于排序的compareTo函数。

类Point 实现Comparable{

int value;//数值

int type;//点的类型，0为起点，1为终点

点(int v,int t){

值=v；

类型=t；

}

//还需要实现compareTo函数用于排序

公共int 比较（点p）{

if (this.value==p.value){

返回0；

}否则if (this.value p.value){

返回1；

}别的{

返回-1；

}

}

}其次，将区间转换为点，对点进行排序，然后统计重叠的次数。

int getOverlappingCount(间隔[] A){

整数最大值=0，计数=1；

if (A==null || A.length==0) 返回max;

Point[]点=new Point[A.length*2];

for (int i=0;i

R语言

不是按照伪代码给的风格写的，因为没有发现R语言可以这样写。Google上有一个R包intervals发现，这可以实现重叠功能，这就是我们这里要使用的交集。

计算两个区间集之间的重叠数：

a=矩阵(c(1:16),ncol=2, byrow=TRUE)

一个

[,1] [,2]

[1,] 1 2

[2,]3 4

[3、]5 6

[4、]7 8

[5、] 9 10

[6、]11 12

[7、] 13 14

[8、]15 16

to- 间隔(a,闭合=c(TRUE, FALSE),type="R")

#Collectionto

到

类间隔的对象

R: 上有8 个间隔

[1, 2)

[3, 4)

[5, 6)

[7, 8)

[9, 10)

[11, 12)

[13, 14)

[15, 16)

暗淡（至）

[1] 8 2

b- 矩阵(c(2.121, 8,8, 9,6, 9,11, 12,3, 3),ncol=2, byrow=TRUE)

乙

[,1] [,2]

[1，]2.121 8

[2，]8.000 9

[3，] 6.000 9

[4，] 11.000 12

[5,] 3.000 3

from- 间隔(b,闭合=c( FALSE, FALSE ),type="R")

# 收集自

从

类间隔的对象

R: 上有5 个间隔

(2.121, 8)

(8, 9)

(6, 9)

(11, 12)

(3, 3)

rownames（来自）- c（1:nrow（来自））

空(到)

[1] 假假假假假假假假假假

空（来自）

[1] 假假假假假真

b1-间隔重叠（从，到）

警告消息：

遇到一些空的“来自”间隔。设置为不适用.

b1

$`1`

[1] 2 3 4

$`2`

整数(0)

$`3`

[1] 4

$`4`

[1]6

$`5`

整数(0)

总和（长度（b1））

[1] 5可以通过设置close来改变间隔是开间隔还是闭间隔。也可以用append来附加不同的间隔。

对于输入是一个集合，计算集合内间隔重叠的数量

例子1

b 矩阵(c(2, 8,8, 9,6, 9,11, 12,3, 3),ncol=2, byrow=TRUE)

乙

[,1] [,2]

[1，]2 8

[2、]8 9

[3、]6 9

[4、]11 12

[5,]3 3

from- 间隔(b,闭合=c( T, T ),type="R")

从

类间隔的对象

R: 上有5 个间隔

[2, 8]

[8, 9]

[6, 9]

[11, 12]

[3, 3]

b1-间隔重叠（来自，来自）

b1

[[1]]

[1] 1 2 3 5

[[2]]

[1] 1 2 3

[[3]]

[1] 1 2 3

[[4]]

[1] 4

[[5]]

[1] 1 5

(总和(长度(b1))-nrow(b))/2

[1] 4

例子2

b 矩阵(c(1, 5,10, 15,5, 10,20, 30),ncol=2, byrow=TRUE)

乙

[,1] [,2]

[1,] 1 5

[2，]10 15

[3，]5 10

[4、] 20 30

from- 间隔(b,闭合=c( T, T ),type="R")

从

类间隔的对象

R: 上有4 个间隔

[1, 5]

[10, 15]

[5, 10]

[20, 30]

b1-间隔重叠（来自，来自）

b1

[[1]]

[1] 1 3

[[2]]

[1] 2 3

[[3]]

[1] 1 2 3

[[4]]

[1]4

(总和(长度(b1))-nrow(b))/2

用户评论

∞◆暯小萱◆

我一直对数据结构比较感兴趣，这个题目听起来很新颖啊。

    有15位网友表示赞同！

那伤。眞美

原来还有专门计算重叠区的算法！我应该好好学习一下。

    有9位网友表示赞同！

拥抱

这种知识点很有用，平时项目开发的时候说不定能派上用场。

    有18位网友表示赞同！

拽年很骚

看来得加班学习一下数据结构的知识了，这个题目让我很兴奋。

    有18位网友表示赞同！

你身上有刺，别扎我

重叠区间个数是个好题目，感觉能锻炼逻辑思维能力。

    有6位网友表示赞同！

残花为谁悲丶

这篇文章应该能帮我理解重叠区间的计算方法吧！

    有7位网友表示赞同！

在哪跌倒こ就在哪躺下

以前从来没有想过这个问题，看来数据结构的世界真是太大了！

    有18位网友表示赞同！

浅巷°

我之前用暴力法解决过类似问题，不知道有没有更优解啊？

    有6位网友表示赞同！

余笙南吟

学习数据结构真的很重要，这个题目让我更加坚定了决心。

    有20位网友表示赞同！

该用户已上天

期待这篇文章能开阔我的视野，学习新的算法知识点！

    有14位网友表示赞同！

巷陌繁花丶

重叠区间个数这种问题在很多场景下都很有用，比如日程安排之类的。

    有7位网友表示赞同！

迷路的男人

最近在练习数据结构，正好遇到这个题目，希望这篇文章能给我一些启发。

    有20位网友表示赞同！

命该如此

感觉这篇文章应该会讲到各种高效的算法和解题思路。

    有13位网友表示赞同！

┲﹊怅惘。

重叠区间的个数是基础概念吗？我需要先回顾一下基本知识点。

    有11位网友表示赞同！

羁绊你

希望能够看到代码实现，这样对我理解起来更直观一些。

    有15位网友表示赞同！

滴在键盘上的泪

数据结构真是太奇妙了！让我对编程有了更深入的了解。

    有5位网友表示赞同！

命硬

这篇文章能让我更加了解算法的优劣，学习如何选择合适的算法呢？

    有16位网友表示赞同！

小清晰的声音

我需要好好查阅一下相关资料，掌握重叠区间的计算方法！

    有6位网友表示赞同！

无望的后半生

学习数据结构真是太有趣了！ 希望更多的人能够了解这些知识!

    有18位网友表示赞同！

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