LeetCode——352. 将数据流变为多个不相交区间(Data Stream as Disjoint Intervals)[困难]——分析及代码（C++）

一、题目

给你一个由非负整数 a1, a2, …, an 组成的数据流输入，请你将到目前为止看到的数字总结为不相交的区间列表。

实现 SummaryRanges 类：

• SummaryRanges() 使用一个空数据流初始化对象。
• void addNum(int val) 向数据流中加入整数 val 。
• int[][] getIntervals() 以不相交区间 [starti, endi] 的列表形式返回对数据流中整数的总结。

示例：

输入：
["SummaryRanges", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals", "addNum", "getIntervals"]
[[], [1], [], [3], [], [7], [], [2], [], [6], []]
输出：
[null, null, [[1, 1]], null, [[1, 1], [3, 3]], null, [[1, 1], [3, 3], [7, 7]], null, [[1, 3], [7, 7]], null, [[1, 3], [6, 7]]]

解释：
SummaryRanges summaryRanges = new SummaryRanges();
summaryRanges.addNum(1);      // arr = [1]
summaryRanges.getIntervals(); // 返回 [[1, 1]]
summaryRanges.addNum(3);      // arr = [1, 3]
summaryRanges.getIntervals(); // 返回 [[1, 1], [3, 3]]
summaryRanges.addNum(7);      // arr = [1, 3, 7]
summaryRanges.getIntervals(); // 返回 [[1, 1], [3, 3], [7, 7]]
summaryRanges.addNum(2);      // arr = [1, 2, 3, 7]
summaryRanges.getIntervals(); // 返回 [[1, 3], [7, 7]]
summaryRanges.addNum(6);      // arr = [1, 2, 3, 6, 7]
summaryRanges.getIntervals(); // 返回 [[1, 3], [6, 7]]

提示：

• 0 <= val <= 10^4
• 最多调用 addNum 和 getIntervals 方法 3 * 10^4 次

进阶：如果存在大量合并，并且与数据流的大小相比，不相交区间的数量很小，该怎么办?

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/data-stream-as-disjoint-intervals
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二、分析及代码

1. 有序映射

（1）思路

设计一个有序映射 map，其 key 记录各个区间的左边界，value 为对应的右边界。

对 addNum 方法，可从 map 中获取不超过和大于 val 的 2 个区间，判断是否需要合并，并进行对应操作。

对 getIntervals 方法，直接输出 map 中记录的所有区间即可。

（2）代码

class SummaryRanges {
    
    
private:
    map<int, int> intervals;//有序映射，key为区间左边界，value为区间右边界

public:
    SummaryRanges() {
    
    }
    
    void addNum(int val) {
    
    
        auto interval1 = intervals.upper_bound(val);//大于val的第一个区间1
        auto interval0 = interval1 == intervals.begin() ? intervals.end() : prev(interval1);//不超过val的最大区间0
        if (interval0 != intervals.end() && val <= interval0->second)//val已在区间内，无需操作
            return;
        
        bool left_merge = interval0 != intervals.end() && val == interval0->second + 1;//val可合并为区间0的右边界
        bool right_merge = interval1 != intervals.end() && val == interval1->first - 1;//val可合并为区间1的左边界
        if (left_merge == true && right_merge == true) {
    
    //区间0、1可通过val合并
            intervals[interval0->first] = interval1->second;//更新区间0范围到区间1的右边界
            intervals.erase(interval1->first);//删除区间1
        } else if (left_merge == true) {
    
    //val可合并为区间0的右边界
            intervals[interval0->first] = val;//区间0右边界更新为val
        } else if (right_merge == true) {
    
    //val可合并为区间1的左边界
            intervals[val] = interval1->second;//区间1左边界更新为val
            intervals.erase(interval1->first);//删除原区间1
        } else {
    
    //val与现有区间无交集
            intervals[val] = val;//创建新区间[val, val]
        }
        return;
    }
    
    vector<vector<int>> getIntervals() {
    
    //输出当前map中的所有区间
        vector<vector<int>> ans;
        for (const auto [left, right] : intervals) {
    
    
            ans.push_back({
    
    left, right});
        }
        return ans;
    }
};

（3）结果

执行用时 ：48 ms，在所有 C++ 提交中击败了 81.07% 的用户；
内存消耗 ：32.4 MB，在所有 C++ 提交中击败了 76.70% 的用户。

三、其他

暂无。