Lt1024. 视频拼接,贪心算法

1024. 视频拼接

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：

• 1 <= clips.length <= 100
• 0 <= clips[i][0] <= clips[i][1] <= 100
• 0 <= T <= 100

思路

注意到对于所有左端点相同的子区间，其右端点越远越有利。
贪心算法，执行以下过程：

1. 首先将数组按照区间大小降序排序
2. 求是否存在以 0 开始的区间，不存在则返回-1
3. 当 max<T，持续进行区间选取，循环具体逻辑：
   1. 使用一个临时数组等于排序之后的数组。
   2. 使用 filter 取到左端点在上一个已取区间内，右端点在已取区间外的所有区间。
   3. 令这些区间的左端点都为上一个已取区间的右端点，这样所有左端点子区间都相同了。
   4. 按区间大小降序排序，其实就是取右端点最远的那个区间。
   5. 如果存在这样的区间，则取该区间，将最左最右端点设为区间的端点。
   6. 如果不存在则返回-1。
4. 返回 count 结果

解答

/**
 * @param {number[][]} clips
 * @param {number} T
 * @return {number}
 */
var videoStitching = function (clips, T) {
  clips.sort((a, b) => Number(b[1] - b[0]) - Number(a[1] - a[0]));
  let count = 0;
  let [min, max] = [0, -Infinity];
  const arr = clips.filter((e) => e[0] === 0);
  if (arr.length) {
    min = arr[0][0];
    max = arr[0][1];
    count++;
  } else {
    return -1;
  }
  while (max < T) {
    const temp = clips
      .concat()
      .filter((e) => e[1] > max && e[0] <= max)
      .map((e) => [max, e[1]])
      .sort((a, b) => Number(b[1] - b[0]) - Number(a[1] - a[0]));
    if (temp.length) {
      min = temp[0][0];
      max = temp[0][1];
      count++;
    } else {
      return -1;
    }
  }
  return count;
};