python如何判断两个区间是否有重合？

判断两个区间是否有重合，可以分别比较这两个区间的左端点和右端点的大小关系。

假设区间1的左端点为a1，右端点为b1，区间2的左端点为a2，右端点为b2。

如果区间1的左端点小于等于区间2的右端点，且区间2的左端点小于等于区间1的右端点，那么这两个区间就有重合。

具体的Python代码如下：

def is_overlap(a1, b1, a2, b2):
    if a1 <= b2 and a2 <= b1:
        return True
    else:
        return False

其中，参数a1、b1、a2、b2分别表示两个区间的左端点和右端点。函数返回True表示有重合，False表示没有重合。

相关问题

B 学长是一个非常 喜欢训练 的一个人，他就让 L 和 Q 给自己安排了 一些 训练计划 （每个计划 着重训练一个知识点），但是 B学长 发现 很多训练计划 时间 有所重叠 ，然而 B 学长 深知 同一时间做两件事情是做不好的，所以 白学长 想让 你们帮他 参考参考 应该怎么选，才可以让自己学到的知识点 最多。 即 保证 所选 训练计划 时间 不重叠( 区间端点 可以重合 ) ，保证 学习的知识点 尽可能 多。 输入 第一行：输入一个正整数 n。（学习计划 的个数） 接下来 n行：每行 两个 正整数 a 和 b 分别 代表 该训练计划 的开始时间 和结束时间。 输出

这是一个经典的区间调度问题，可以使用贪心算法来解决。

我们可以首先按照训练计划的结束时间对所有计划进行排序，然后从前往后遍历每个计划，如果当前计划的开始时间在前面已经选择的计划的结束时间之后，那么就可以选择这个计划。这样可以保证所选计划的时间不重叠，并且最多地学到知识点。

具体实现如下：

def select_plans(plans):
    plans.sort(key=lambda x: x[1])  # 按结束时间排序
    selected = []
    end_time = 0
    for plan in plans:
        if plan[0] >= end_time:  # 如果开始时间在前面已选计划的结束时间之后
            selected.append(plan)
            end_time = plan[1]  # 更新结束时间
    return selected

其中，plans 是所有训练计划的列表，每个训练计划用一个二元组表示，包含开始时间和结束时间。返回值为选择的训练计划列表。

时间复杂度为 $O(n \log n)$，主要是排序的时间复杂度。

现有n件任务和⽆限多台的机器，任务可以在机器上得到处理。每件任务的开始时间为s i，完成时间为fi， si < fi 。[si, fi]为处理任务i的时间范围。两个任务i，j重叠是指两个任务的时间范围区间有重叠，⽽并⾮是指i，j的起点或终点重合。每台机器在任何时刻最多只处理⼀个任务。最优分配是指使⽤的机器最少的可⾏分配⽅案.用java实现

可以使用和上面Python代码类似的思路来实现Java代码。

首先，定义一个任务类，包括开始时间和结束时间：

class Task {
    int start;
    int end;
    public Task(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
}

然后，按照结束时间从小到大排序任务列表，并使用哈希表来记录每台机器的结束时间：

public static int minMachines(Task[] tasks) {
    Arrays.sort(tasks, (t1, t2) -> t1.end - t2.end);
    Map<Integer, Integer> machines = new HashMap<>();
    for (Task task : tasks) {
        boolean assigned = false;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : machines.entrySet()) {
            if (task.start >= entry.getValue()) {
                entry.setValue(task.end);
                assigned = true;
                break;
            }
        }
        if (!assigned) {
            machines.put(machines.size(), task.end);
        }
    }
    return machines.size();
}

其中，`tasks`是任务列表，`machines`是哈希表，键为机器的编号，值为机器的结束时间。在遍历任务列表时，依次将任务分配到最早结束的可用机器上，如果没有可用机器，则需要再添加一台新的机器。

使用示例：

Task[] tasks = {new Task(0, 3), new Task(1, 4), new Task(3, 6), new Task(5, 7), new Task(5, 9), new Task(6, 8), new Task(8, 10)};
int minMachines = minMachines(tasks);
System.out.println(minMachines); // 输出 3