方法一：动态规划

思路及解法

比较容易想到的方法是动态规划，我们令dp[i] 表示将区间 [0,i) 覆盖所需的最少子区间的数量。由于我们希望子区间的数目尽可能少，因此可以将所有 dp[i] 的初始值设为一个大整数，并将 dp[0]（即空区间）的初始值设为 0。

class Solution {
    public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
        int[] dp = new int[T + 1];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE - 1);
        dp[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= T; i++) {
            for (int[] clip : clips) {
                if (clip[0] < i && i <= clip[1]) {
                	//dp思路
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[clip[0]] + 1);
                }
            }
        }
        return dp[T] == Integer.MAX_VALUE - 1 ? -1 : dp[T];
    }
}

方法二：贪心

思路及解法

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。且最佳方案中不可能出现两个左端点相同的子区间。于是我们预处理所有的子区间，对于每一个位置 ii，我们记录以其为左端点的子区间中最远的右端点，记为 maxn[i]。
具体地，我们枚举每一个位置，假设当枚举到位置 ii 时，记左端点不大于 ii 的所有子区间的最远右端点为 textit{last}last。这样 textit{last}last 就代表了当前能覆盖到的最远的右端点。

每次我们枚举到一个新位置，我们都用 maxn[i] 来更新 last。如果更新后last==i，那么说明下一个位置无法被覆盖，我们无法完成目标。

同时我们还需要记录上一个被使用的子区间的结束位置为 pre，每次我们越过一个被使用的子区间，就说明我们要启用一个新子区间，这个新子区间的结束位置即为当前的last。也就是说，每次我们遇到 i==pre，则说明我们用完了一个被使用的子区间。这种情况下我们让答案加 1，并更新 pre 即可。

class Solution {
    public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
        int[] maxn = new int[T];
        int last = 0, ret = 0, pre = 0;
        for (int[] clip : clips) {
            if (clip[0] < T) {
                maxn[clip[0]] = Math.max(maxn[clip[0]], clip[1]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < T; i++) {
            last = Math.max(last, maxn[i]);
            if (i == last) {
                return -1;
            }
            if (i == pre) {
                ret++;
                pre = last;
            }
        }
        return ret;
    }
}

最后

以上就是糊涂手套为你收集整理的LeetCode1024视频拼接方法一：动态规划方法二：贪心的全部内容，希望文章能够帮你解决LeetCode1024视频拼接方法一：动态规划方法二：贪心所遇到的程序开发问题。

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