# 贪心算法之区间调度问题
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读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便解决如下题目：
| LeetCode | 力扣 | 难度 |
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| [435. Non-overlapping Intervals](https://leetcode.com/problems/non-overlapping-intervals/) | [435. 无重叠区间](https://leetcode.cn/problems/non-overlapping-intervals/) | 🟠 |
| [452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons](https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/) | [452. 用最少数量的箭引爆气球](https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-arrows-to-burst-balloons/) | 🟠 |
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什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。
比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。
什么是贪心选择性质呢，简单说就是：每一步都做出一个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优。注意哦，这是一种特殊性质，其实只有一部分问题拥有这个性质。
比如你面前放着 100 张人民币，你只能拿十张，怎么才能拿最多的面额？显然每次选择剩下钞票中面值最大的一张，最后你的选择一定是最优的。
然而，大部分问题明显不具有贪心选择性质。比如打斗地主，对手出对儿三，按照贪心策略，你应该出尽可能小的牌刚好压制住对方，但现实情况我们甚至可能会出王炸。这种情况就不能用贪心算法，而得使用动态规划解决，参见前文 [动态规划解决博弈问题](https://labuladong.online/algo/dynamic-programming/game-theory/)。
## 一、问题概述
言归正传，本文解决一个很经典的贪心算法问题 Interval Scheduling（区间调度问题），也就是力扣第 435 题「无重叠区间」：
给你很多形如 `[start, end]` 的闭区间，请你设计一个算法，**算出这些区间中最多有几个互不相交的区间**。
```java
int intervalSchedule(int[][] intvs);
```
举个例子，`intvs = [[1,3], [2,4], [3,6]]`，这些区间最多有 2 个区间互不相交，即 `[[1,3], [3,6]]`，你的算法应该返回 2。注意边界相同并不算相交。
这个问题在生活中的应用广泛，比如你今天有好几个活动，每个活动都可以用区间 `[start, end]` 表示开始和结束的时间，请问你今天**最多能参加几个活动呢**？显然你一个人不能同时参加两个活动，所以说这个问题就是求这些时间区间的最大不相交子集。
## 二、贪心解法
这个问题有许多看起来不错的贪心思路，却都不能得到正确答案。比如说：
也许我们可以每次选择可选区间中开始最早的那个？但是可能存在某些区间开始很早，但是很长，使得我们错误地错过了一些短的区间。或者我们每次选择可选区间中最短的那个？或者选择出现冲突最少的那个区间？这些方案都能很容易举出反例，不是正确的方案。
正确的思路其实很简单，可以分为以下三步：
1、从区间集合 `intvs` 中选择一个区间 `x`，这个 `x` 是在当前所有区间中**结束最早的**（`end` 最小）。
2、把所有与 `x` 区间相交的区间从区间集合 `intvs` 中删除。
3、重复步骤 1 和 2，直到 `intvs` 为空为止。之前选出的那些 `x` 就是最大不相交子集。
把这个思路实现成算法的话，可以按每个区间的 `end` 数值升序排序，因为这样处理之后实现步骤 1 和步骤 2 都方便很多，如下 GIF 所示：
现在来实现算法，对于步骤 1，由于我们预先按照 `end` 排了序，所以选择 `x` 是很容易的。关键在于，如何去除与 `x` 相交的区间，选择下一轮循环的 `x` 呢？
**由于我们事先排了序**，不难发现所有与 `x` 相交的区间必然会与 `x` 的 `end` 相交；如果一个区间不想与 `x` 的 `end` 相交，它的 `start` 必须要大于（或等于）`x` 的 `end`：
看下代码：
```java
class Solution {
public int intervalSchedule(int[][] intvs) {
if (intvs.length == 0) return 0;
// 按 end 升序排序
Arrays.sort(intvs, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]));
// 至少有一个区间不相交
int count = 1;
// 排序后，第一个区间就是 x
int x_end = intvs[0][1];
for (int[] interval : intvs) {
int start = interval[0];
if (start >= x_end) {
// 找到下一个选择的区间了
count++;
x_end = interval[1];
}
}
return count;
}
}
```
## 三、应用举例
下面再举例几道具体的题目应用一下区间调度算法。
首先是力扣第 435 题「无重叠区间」问题：
输入一个区间的集合，请你计算，要想使其中的区间都互不重叠，至少需要移除几个区间？函数签名如下：
```java
int eraseOverlapIntervals(int[][] intvs);
```
其中，可以假设输入的区间的终点总是大于起点，另外边界相等的区间只算接触，但并不算相互重叠。
比如说输入是 `intvs = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]]`，算法返回 1，因为只要移除 `[1,3]` 后，剩下的区间就没有重叠了。
我们已经会求最多有几个区间不会重叠了，那么剩下的不就是至少需要去除的区间吗？
```java
class Solution {
public int eraseOverlapIntervals(int[][] intvs) {
int n = intvs.length;
return n - intervalSchedule(intvs);
}
private int intervalSchedule(int[][] intvs) {
// 见上文
}
}
```
🍭 代码可视化动画🍭
再说说力扣第 452 题「用最少的箭头射爆气球」，我来描述一下题目：
假设在二维平面上有很多圆形的气球，这些圆形投影到 x 轴上会形成一个个区间对吧。那么给你输入这些区间，你沿着 x 轴前进，可以垂直向上射箭，请问你至少要射几箭才能把这些气球全部射爆呢？
函数签名如下：
```java
int findMinArrowShots(int[][] intvs);
```
比如说输入为 `[[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]`，算法应该返回 2，因为我们可以在 `x` 为 6 的地方射一箭，射爆 `[2,8]` 和 `[1,6]` 两个气球，然后在 `x` 为 10，11 或 12 的地方射一箭，射爆 `[10,16]` 和 `[7,12]` 两个气球。
其实稍微思考一下，这个问题和区间调度算法一模一样！如果最多有 `n` 个不重叠的区间，那么就至少需要 `n` 个箭头穿透所有区间：
只是有一点不一样，在 `intervalSchedule` 算法中，如果两个区间的边界触碰，不算重叠；而按照这道题目的描述，箭头如果碰到气球的边界气球也会爆炸，所以说相当于区间的边界触碰也算重叠：
所以只要将之前的算法稍作修改，就是这道题目的答案：
```java
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] intvs) {
if (intvs.length == 0) return 0;
Arrays.sort(intvs, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]));
int count = 1;
int x_end = intvs[0][1];
for (int[] interval : intvs) {
int start = interval[0];
// 把 >= 改成 > 就行了
if (start > x_end) {
count++;
x_end = interval[1];
}
}
return count;
}
}
```
🌈 代码可视化动画🌈
引用本文的文章
- [一个方法解决三道区间问题](https://labuladong.online/algo/practice-in-action/interval-problem-summary/)
- [剪视频剪出一个贪心算法](https://labuladong.online/algo/frequency-interview/cut-video/)
- [扫描线技巧：安排会议室](https://labuladong.online/algo/frequency-interview/scan-line-technique/)
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