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。