今日算法之_183_视频拼接
前言
Github：https://github.com/HealerJean
1、
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
1.1、解题思路
动态规划，有点像零钱兑换
1.2、算法
public int videoStitching(int[][] clips, int T) {
int[] dp = new int[T + 1];
//因为后面有一个 + 1 的操作，防止内存溢出，所以这里写上-1
Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE-1 );
//填充之后，记得dp[0] == 0
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= T; i++) {
for (int[] clip : clips) {
//只有满足这个才成立
if (clip[0] < i && i <= clip[1]) {
//动态规划
dp[i] = Math.min(dp[i], dp[clip[0]] + 1);
}
}
}
return dp[T] == Integer.MAX_VALUE -1 ? -1 : dp[T];
}
1.3、测试
@Test
public void test() {
int[][] clips = {
{0, 2},
{4, 6},
{8, 10},
{1, 9},
{1, 5},
{5, 9}
};
int num = 10;
System.out.println(videoStitching(clips, num));
}
