步骤1：定义题目的计算问题性质
题目要求从一个无重复元素且有序的整数数组 nums 中，找出所有恰好覆盖数组中所有数字的最小区间范围列表。这意味着每个数字都必须被某个区间包含，且没有多余的数字在区间内。
输入：一个有序整数数组 nums，其中 0 <= nums.length <= 20，-2^31 <= nums[i] <= 2^31 - 1，且数组中的所有值都互不相同。
输出：一个字符串列表，表示覆盖 nums 中所有数字的最小区间范围。
限制：
- 数组是有序的。
- 数组中的元素互不相同。
边界条件：
- 当数组为空时，返回空列表。
- 当数组只有一个元素时，返回包含该元素的列表。
步骤2：分解题目步骤
- 初始化两个指针
start和end，分别指向当前区间的起始和结束位置。 - 遍历数组，比较当前元素与下一个元素的关系。
- 如果当前元素与下一个元素的差值为1，则更新
end指针。 - 如果当前元素与下一个元素的差值不为1，或者当前元素是数组的最后一个元素，则记录区间
[start, end]到结果列表中，并重置start和end指针。 - 继续遍历直到数组结束。
算法设计思路：贪心算法。由于数组是有序的，我们可以一次遍历完成区间的合并，贪心策略是尽可能多地合并连续的区间。
时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度，因为只需要遍历一次数组。 空间复杂度：O(1)，除了存储结果的列表外，只需要常数级别的额外空间。
步骤3：C++代码实现
步骤4：讨论启发
通过解决这个题目，我们可以学习到：
- 如何处理有序数组中的连续元素问题。
- 如何使用贪心算法来优化问题解决方案。
- 如何在遍历过程中合并区间，减少不必要的计算。
步骤5：实际应用示例
这个算法可以应用于以下场景：
- 数据分析：在处理时间序列数据时，如果需要找出数据中的连续区间，可以使用这个算法。
- 网络监控：在网络中监控IP地址分配时，如果需要找出连续的IP地址段，这个算法可以快速定位。
- 实际应用示例：假设有一个网络监控服务，需要找出被分配给某个子网的连续IP地址范围。给定一个有序的IP地址列表，我们可以使用这个算法来找出所有连续的IP地址区间，以便于网络管理员更好地管理和监控网络资源。
