给定数轴X 上n 个不同点的集合{x 1, x 2, … , x n }, 其中x 1<x 2<…<x n . 现在用若干个长度为1的闭区间来覆盖这些点. 设计一个算法找到最少的闭区间个数和位置，说明算法的设计思想并估计算法的时间复杂度.

### 回答1：
这是一个经典的贪心算法问题。

我们可以从左到右遍历这些点，每次选择最左侧的未被覆盖的点，然后选择右侧最短的区间来覆盖这个点，直至所有点都被覆盖。

具体实现时，我们可以用一个变量表示当前已经覆盖的最右侧位置，然后遍历每个点，如果当前点在已经覆盖的区间内，则不需要再覆盖；如果当前点在已经覆盖的区间外，则需要选择一个新的区间来覆盖这个点，选择的原则是覆盖当前点的同时尽可能多地覆盖其他点。

时间复杂度为O(n)，因为我们只需要遍历一次所有的点，每次操作都是O(1)的。

以下是代码实现：

def min_intervals(points):
    n = len(points)
    i = 0
    intervals = []
    while i < n:
        left = points[i]
        right = left + 1
        while i < n - 1 and points[i+1] <= right:
            i += 1
            right = points[i] + 1
        intervals.append((left, right))
        i += 1
    return intervals

其中，points是一个已经按照升序排列的点的列表，函数返回一个由若干个闭区间组成的列表intervals，每个区间用一个二元组（left, right）表示，left和right分别表示区间的左右端点。

### 回答2：
这个问题可以使用贪心算法来解决。

算法的设计思想是：从左往右依次遍历数组中的点，每次选择一个最小的区间来覆盖当前点。具体操作如下：

1. 初始化一个空的结果集合，将第一个点x1加入到结果集合中。
2. 从第二个点x2开始遍历数组，如果x2和结果集合中最后一个区间的结尾点之间的距离大于1，则将x2加入到结果集合中作为一个新的区间。
3. 如果x2和结果集合中最后一个区间的结尾点之间的距离小于等于1，则更新最后一个区间的结尾点为x2。
4. 重复步骤2和步骤3，直到数组中的所有点都被遍历完。

这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n为数组中点的个数。因为每个点只会被遍历一次，并且每次遍历只需要常数时间的操作。

算法的正确性可以通过贪心选择性质来证明：每次选择最小的区间来覆盖当前点，可以保证最后结果的闭区间个数最少。因为如果存在更少的闭区间个数的覆盖方案，那么这个覆盖方案得到的区间长度和肯定会更小，与选择最小区间的原则相矛盾。

综上所述，这个算法使用贪心策略，时间复杂度为O(n)，可以找到最少的闭区间个数和位置来覆盖给定的不同点集合。

### 回答3：
算法设计思想：
我们可以从数轴X的最左侧开始遍历，每次选择一个尽可能向右覆盖的闭区间。具体实现如下：
1. 初始化一个空的区间集合result，表示最终的覆盖闭区间。
2. 从最左侧开始遍历数轴X上的每个点x，标记为当前点。
3. 如果当前点x不在result的任何一个闭区间内，则创建一个长度为1的闭区间[x, x+1]，加入result。
4. 如果当前点x在result的某个闭区间内，则继续遍历下一个点。
5. 当遍历完所有的点之后，返回result中闭区间的个数和位置。

算法的时间复杂度：
假设数轴X上的点个数为n，最坏情况下需要遍历n个点并检查是否在result的闭区间内。因此，算法的时间复杂度为O(n)。