【数据结构-线段树】【差分】力扣732. 我的日程安排表 III
当 k 个日程存在一些非空交集时(即, k 个日程包含了一些相同时间),就会产生 k 次预订。
给你一些日程安排 [startTime, endTime) ,请你在每个日程安排添加后,返回一个整数 k ,表示所有先前日程安排会产生的最大 k 次预订。
实现一个 MyCalendarThree 类来存放你的日程安排,你可以一直添加新的日程安排。
MyCalendarThree() 初始化对象。
int book(int startTime, int endTime) 返回一个整数 k ,表示日历中存在的 k 次预订的最大值。
示例:
输入:
[“MyCalendarThree”, “book”, “book”, “book”, “book”, “book”, “book”]
[[], [10, 20], [50, 60], [10, 40], [5, 15], [5, 10], [25, 55]]
输出:
[null, 1, 1, 2, 3, 3, 3]
解释:
MyCalendarThree myCalendarThree = new MyCalendarThree();
myCalendarThree.book(10, 20); // 返回 1 ,第一个日程安排可以预订并且不存在相交,所以最大 k 次预订是 1 次预订。
myCalendarThree.book(50, 60); // 返回 1 ,第二个日程安排可以预订并且不存在相交,所以最大 k 次预订是 1 次预订。
myCalendarThree.book(10, 40); // 返回 2 ,第三个日程安排 [10, 40) 与第一个日程安排相交,所以最大 k 次预订是 2 次预订。
myCalendarThree.book(5, 15); // 返回 3 ,剩下的日程安排的最大 k 次预订是 3 次预订。
myCalendarThree.book(5, 10); // 返回 3
myCalendarThree.book(25, 55); // 返回 3
线段树
class MyCalendarThree {
public:
unordered_map<int, pair<int, int>> tree;
MyCalendarThree() {
}
void update(int start, int end, int l, int r, int idx) {
if (r < start || end < l) {
return;
}
if (start <= l && r <= end) {
tree[idx].first++;
tree[idx].second++;
} else {
int mid = (l + r) >> 1;
update(start, end, l, mid, 2 * idx);
update(start, end, mid + 1, r, 2 * idx + 1);
tree[idx].first = tree[idx].second + max(tree[2 * idx].first, tree[2 * idx + 1].first);
}
}
int book(int start, int end) {
update(start, end - 1, 0, 1e9, 1);
return tree[1].first;
}
};
当需要频繁查询的时候,线段树效率较高,但该题要频繁区间更新,且只在最后求一次结果,选择差分数组效率较高。
该线段树的算法涉及到了懒标记,通过懒标记,当某个线段树节点区间在查询区间范围内,可以使懒标记+1,然后不用继续递归下面的子节点。
还有一点需要注意的是,该线段树的索引idx从1开始,所以某个节点的子节点的索引为2idx和2idx+1。倘若从0开始索引,那么就是2idx+1和2idx+2。
差分
class MyCalendarThree {
public:
map<int, int> diff;
MyCalendarThree() {
}
int book(int startTime, int endTime) {
diff[startTime]++;
diff[endTime]--;
int s = 0, ans = 0;
for(auto& [_, d] : diff){
s += d;
ans = max(ans, s);
}
return ans;
}
};
时间复杂度:O(n^2 ),其中 n 为日程安排的数量。每次求的最大的预定需要遍历所有的日程安排。
空间复杂度:O(n),其中 n 为日程安排的数量。需要空间存储所有的日程安排计数,需要的空间为 O(n)。
使用了 map<int, int> 来模拟差分数组的效果,记录每个时间点的变化量。然后通过累加这些变化量,计算得到最大重叠次数。