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知识点：动态规划、贪心
时间：2020年10月24日 题目链接：题目
你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 T 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。视频片段 clips[i] 都用区间进行表示：开始于 clips[i][0] 并于 clips[i][1] 结束。我们甚至可以对这些片段自由地再剪辑，例如片段 [0, 7] 可以剪切成 [0, 1] + [1, 3] + [3, 7] 三部分。
我们需要将这些片段进行再剪辑，并将剪辑后的内容拼接成覆盖整个运动过程的片段（[0, T]）。返回所需片段的最小数目，如果无法完成该任务，则返回 -1 。
示例 1：
输入： clips = [[0,2],[4,6],[8,10],[1,9],[1,5],[5,9]], T = 10 输出： 3 解释： 我们选中 [0,2], [8,10], [1,9] 这三个片段。然后，按下面的方案重制比赛片段：将 [1,9] 再剪辑为 [1,2] + [2,8] + [8,9] 。现在我们手上有 [0,2] + [2,8] + [8,10]，而这些涵盖了整场比赛 [0, 10]。示例 2：
输入： clips = [[0,1],[1,2]], T = 5 输出： -1 解释： 我们无法只用 [0,1] 和 [1,2] 覆盖 [0,5] 的整个过程。示例 3：
输入： clips = [[0,1],[6,8],[0,2],[5,6],[0,4],[0,3],[6,7],[1,3],[4,7],[1,4],[2,5],[2,6],[3,4],[4,5],[5,7],[6,9]], T = 9 输出： 3 解释： 我们选取片段 [0,4], [4,7] 和 [6,9] 。示例 4：
输入： clips = [[0,4],[2,8]], T = 5 输出： 2 解释： 注意，你可能录制超过比赛结束时间的视频。提示：
解法
动态规划：贪心：
代码
#include#include #include using namespace std;class Solution { public: int videoStitching(vector >& clips, int T) { vector dp(T+1,INT_MAX-1); dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= T; i++) { for(int j = 0;j < clips.size();j++){ if(clips[j][0] < i && i <= clips[j][1]){ dp[i] = min(dp[i],dp[clips[j][0]]+1); } } } return dp[T]==INT_MAX-1?-1:dp[T]; }};/*class Solution {public: int videoStitching(vector >& clips, int T) { vector max_idx(T); for (vector it : clips) { if (it[0] < T) { max_idx[it[0]] = max(max_idx[it[0]], it[1]); } } int last = 0, ret = 0, pre = 0; for (int i = 0; i < T; i++) { last = max(last, max_idx[i]); // 不能再往后了 if (i == last) { return -1; } // 如果下表等于上一个阶段的结束 更新 if (i == pre) { ret++; pre = last; } } return ret; }};*/int main(){ vector v1{ 0,4}; vector v2{ 2,8}; vector > clips; clips.push_back(v1);clips.push_back(v2); Solution s; cout<
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