253. Meeting Rooms II 需要多少间会议室

［抄题］：

Given an array of meeting time intervals consisting of start and end times [[s1,e1],[s2,e2],...] (si < ei), find the minimum number of conference rooms required.

For example,
Given [[0, 30],[5, 10],[15, 20]],
return 2.

[暴力解法]：

时间分析：

空间分析：

[优化后]：

时间分析：

空间分析：

［奇葩输出条件］：

［奇葩corner case］：

首尾时间衔接上了，就业只需要一间

［思维问题］：

［一句话思路］：

结束时间每次都取最小的，所以用heap来维持

［输入量］：空： 正常情况：特大：特小：程序里处理到的特殊情况：异常情况（不合法不合理的输入）：

［画图］：

［一刷］：

1. heap中添加元素用的是吉利的offer方法，接口和具体实现都用的是PQ

［二刷］：

［三刷］：

［四刷］：

［五刷］：

[五分钟肉眼debug的结果]：

［总结］：

首尾时间衔接上了，就业只需要一间

［复杂度］：Time complexity: O(n) Space complexity: O(n)

［英文数据结构或算法，为什么不用别的数据结构或算法］：

［算法思想：递归/分治/贪心］：

［关键模板化代码］：

heap模板：长度+三层：

括号是空的表示构造函数

/ Use a min heap to track the minimum end time of merged intervals
    PriorityQueue<Interval> heap = new PriorityQueue<Interval>(intervals.length, new Comparator<Interval>() {
        public int compare(Interval a, Interval b) { return a.end - b.end; }
    });

［其他解法］：

［Follow Up］：

［LC给出的题目变变变］：

[代码风格] ：

/**
 * Definition for an interval.
 * public class Interval {
 *     int start;
 *     int end;
 *     Interval() { start = 0; end = 0; }
 *     Interval(int s, int e) { start = s; end = e; }
 * }
 */
class Solution {
    public int minMeetingRooms(Interval[] intervals) {
        //cc : null
        if (intervals == null || intervals.length == 0) return 0;

        //ini : sort start, min heap for end, offer
        Arrays.sort(intervals, new Comparator<Interval>(){public int compare(Interval a, Interval b)
                                                        {return a.start - b.start;}});

        PriorityQueue<Interval> heap = new PriorityQueue<Interval>(intervals.length, new Comparator<Interval>()
                                                 {public int compare(Interval a, Interval b) {return a.end - b.end;}});

        //for loop
        heap.offer(intervals[0]);
        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
            //poll
            Interval curr = heap.poll();

            //compare end
            if (intervals[i].start >= curr.end) {
                curr.end = intervals[i].end;
            }else {
                heap.add(intervals[i]);
            }

            //put back
            heap.offer(curr);
        }

        return heap.size();
    }
}