✅DAY30 贪心算法 | 452. 用最少数量的箭引爆气球 | 435. 无重叠区间 | 763.划分字母区间

452. 用最少数量的箭引爆气球

解题思路：首先把原数组按左边界进行排序。然后比较i-1的右边界和i的左边界是否重叠，如果重叠，更新当前右边界为最小右边界和i+1的左边界判断是重叠。

class Solution:
    def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
        if len(points) == 0: return 0
        points.sort(key=lambda x: x[0])
        result = 1
        for i in range(1, len(points)):
            if points[i][0] > points[i-1][1]: # 第二段的头和第一段的尾不衔接
                result += 1
            else:
                points[i][1] = min(points[i-1][1], points[i][1]) 
                # else是这两段重叠，但是要判断下一个部分是否重叠
                # 更新尾为最小的右边界，如果下一个[i][0]< [i-1][1]，则又有一段重叠
        return result

优化：按右边界排序的方式通常更直观，因为只需要维护一个变量 current_end 表示当前的射击位置，不需要更新区间边界，也减少了不必要的操作。

class Solution:
    def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
        if not points: return 0
        points.sort(key=lambda x: x[1])  # 按右边界排序
        result = 1
        current_end = points[0][1]
        for i in range(1, len(points)):
            if points[i][0] > current_end:
                result += 1
                current_end = points[i][1]
        return result

435. 无重叠区间

class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        if not intervals: return 0

        intervals.sort(key = lambda x:x[0])
        count = 0

        for i in range(1, len(intervals)):
            if intervals[i-1][1] > intervals[i][0]: # 存在重叠
                intervals[i][1] = min(intervals[i-1][1], intervals[i][1])
                count += 1
        return count

763. 划分字母区间

class Solution:
    def partitionLabels(self, s: str) -> List[int]:
        last_occ = {}
        result = []
        for i, char in enumerate(s):
            last_occ[char] = i
        start_index, end_index = 0, 0
        for i, char in enumerate(s):
            end_index = max(end_index, last_occ[char])#找出当前字符出现的最远位置
            if i == end_index:#i遍历到当前end的最尾部，说明前面的所有出现字符到这停下了
                result.append(end_index - start_index + 1)
                start_index = i + 1
        return result