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1851. 包含每个查询的最小区间

题目描述：

实现代码与解析：

排序 + 哈希

原理思路：

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1851. 包含每个查询的最小区间

题目描述：

        给你一个二维整数数组 intervals ，其中 intervals[i] = [lefti, righti] 表示第 i 个区间开始于 lefti 、结束于 righti（包含两侧取值，闭区间）。区间的 长度 定义为区间中包含的整数数目，更正式地表达是 righti - lefti + 1 。

再给你一个整数数组 queries 。第 j 个查询的答案是满足 lefti <= queries[j] <= righti 的 长度最小区间 i 的长度 。如果不存在这样的区间，那么答案是 -1 。

以数组形式返回对应查询的所有答案。

示例 1：

输入：intervals = [[1,4],[2,4],[3,6],[4,4]], queries = [2,3,4,5]
输出：[3,3,1,4]
解释：查询处理如下：
- Query = 2 ：区间 [2,4] 是包含 2 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
- Query = 3 ：区间 [2,4] 是包含 3 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
- Query = 4 ：区间 [4,4] 是包含 4 的最小区间，答案为 4 - 4 + 1 = 1 。
- Query = 5 ：区间 [3,6] 是包含 5 的最小区间，答案为 6 - 3 + 1 = 4 。

示例 2：

输入：intervals = [[2,3],[2,5],[1,8],[20,25]], queries = [2,19,5,22]
输出：[2,-1,4,6]
解释：查询处理如下：
- Query = 2 ：区间 [2,3] 是包含 2 的最小区间，答案为 3 - 2 + 1 = 2 。
- Query = 19：不存在包含 19 的区间，答案为 -1 。
- Query = 5 ：区间 [2,5] 是包含 5 的最小区间，答案为 5 - 2 + 1 = 4 。
- Query = 22：区间 [20,25] 是包含 22 的最小区间，答案为 25 - 20 + 1 = 6 。

提示：

• 1 <= intervals.length <= 105
• 1 <= queries.length <= 105
• intervals[i].length == 2
• 1 <= lefti <= righti <= 107
• 1 <= queries[j] <= 107

实现代码与解析：

排序 + 哈希

class Solution {
public:vector<int> minInterval(vector<vector<int>>& itv, vector<int>& qr) {vector<int> res(qr.size(), -1);set<pair<int, int>> st;for (int i = 0; i < qr.size(); i++) st.insert({qr[i], i}); // <所求数字，编号>// 区间从小到大排 lambda表达式sort(itv.begin(), itv.end(), [&](const auto &a, const auto &b){return a[1] - a[0] < b[1] - b[0];});for (int i = 0; i < itv.size(); i++){auto it = st.lower_bound({itv[i][0], - 1}); //第一个大于等于左边界//找出左边界和右边界之间包含的查询for (it; it != st.end() && (it->first < itv[i][1] || it->first == itv[i][1]);){res[it->second] = itv[i][1] - itv[i][0] + 1; //查询编号，得到结果st.erase(it++);// 删除已经得到结果的que.防止下次覆盖，改变结果}}return res;}
};

原理思路：

        首先，按照区间大小对itv进行排序，然后利用set<pair<int ,int>>对qr进行排序，同时记录其编号，并且创建一个res数组，存放结果，初始化为 -1 。

        遍历itv，在set中找出第一个大于等于itv[i][0]的位置（左端点），然后开始遍历set中储存的询问，找出小于等于 itv[i][0](右端点）的询问，根据记录的编号位置，给对应位置的res赋值位区间长度，同时删除（set.erase）已经得到结果的询问，最终得到所有结果。

        注意一定不要把遍历set时的it++放入for()中，而是放入erase中。

        lower_bound(x) 是用来寻找第一个大于等于x的位置。

        upper_bound(x) 是用来寻找第一个大于x的位置。

不得不说在写仿函数的时候 lambda 写起来确实方便很多，学到了。

        一开始我写的丑陋代码，大家可以不用看，我自己记录一下，就过了4分之3，把qr排序来优化一下应该也可以过。

class Solution {
public:class mycomparison {public:bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {return a.first > b.first;}};vector<int> minInterval(vector<vector<int>>& intervals, vector<int>& queries) {vector<int> qr(10000010, -1); // 用于预处理vector<int> res; // 放结果priority_queue<pair<int ,int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> que; // pair<区间长度，编号>小堆，区间长度排序for (int i = 0; i < intervals.size(); i++){que.push({intervals[i][1] - intervals[i][0] + 1, i}); // pair<长度，编号>}while(que.size()){auto t = que.top();int len = t.first; // 区间长度int idx = t.second; // 此区间编号int r = intervals[idx][1]; // 右端点int l = intervals[idx][0]; // 左端点for (int i = l; i <= r; i++){if (qr[i] == -1){qr[i] = len;}}que.pop();}for (int i = 0; i < queries.size(); i++){res.push_back(qr[queries[i]]);}return res;}
};