题目解析
思路
本题的核心思路是处理多个数字范围的合并与计数。首先，要对给定的所有数字范围进行排序，这是为了方便后续的合并操作。然后，通过遍历排序后的范围列表，检查相邻范围是否有重叠。若有重叠，则将它们合并为一个新的范围。最后，对合并后的各个范围计算其中数字的个数，并求和得到打点的总数。
图解
以 [1, 4]、[7, 10] 和 [3, 5] 为例。在数轴上表示这些范围，我们可以清晰地看到 [1, 4] 和 [3, 5] 有重叠部分。经过合并，得到 [1, 5]，与 [7, 10] 共同构成了两个不重叠的范围。从 1 到 5 共 5 个数字，7 到 10 共 4 个数字，总数为 9。这种图解方式能帮助我们直观地理解范围的合并过程和数字的分布情况。
代码详解
以下是使用 Python 实现的代码： def solution(inputArray): inputArray.sort(key=lambda x: x[0])
merged_intervals = []
current_start, current_end = inputArray[0]
for start, end in inputArray[1:]:
if start <= current_end:
current_end = max(current_end, end)
else:
merged_intervals.append((current_start, current_end))
current_start, current_end = start, end
merged_intervals.append((current_start, current_end))
count = 0
for start, end in merged_intervals:
count += end - start + 1
return count
知识总结
新知识点
- 区间合并操作：学会了如何判断和处理多个区间的重叠情况，通过合理的算法将它们合并为不重叠的区间。
- 排序和遍历技巧：在处理数据前先排序能简化后续的处理流程，同时掌握了对二维列表的遍历和操作方法。
- 实际问题中的计数逻辑：了解到如何将复杂的条件转化为简单的计数算法来解决实际问题。
理解与学习建议
对于区间合并，关键是理解边界条件的判断。在编程中，边界情况往往是容易出错的地方，需要仔细思考。对于初学者，多做一些类似的练习可以加深对这些知识点的理解。可以从简单的区间情况开始，逐步增加区间的数量和复杂度，同时要注重理解代码中每一步操作的意义，不能死记硬背。
学习计划
制定刷题计划
- 按难度分层：将刷题题目按照由易到难的顺序分类，比如先从简单的单一功能实现题目开始，再到涉及多种数据结构和算法组合的复杂题目。随着能力提升，逐渐增加难度和题量。
- 定期回顾：回顾总结，重新审视之前做过的题目，检查是否真正掌握了解题思路和相关知识点。
- 专题突破：针对薄弱环节，如本题中的区间处理问题，可以集中一段时间专门刷这一类型的题目，加深理解和掌握。
利用错题进行针对性学习
- 建立错题集：将做错的题目详细记录下来，包括题目描述、自己的错误解法、错误原因以及正确解法。可以使用电子文档或者专门的笔记软件来管理错题集。
- 分析原因：仔细分析每一道错题，是因为对知识点不熟悉，还是解题思路有误，或者是代码实现细节问题。例如，如果是对区间合并的边界条件判断错误，就需要重新复习相关的判断逻辑。
- 针对性练习：根据错题原因，进行针对性的练习。如果是某个知识点的问题，找一些专门针对该知识点的练习题来巩固；如果是解题思路问题，可以多找几道类似思路的题目进行练习，强化这种解题思维。
工具运用
结合其他学习资源
- 在线教程和课程：可以结合在线编程教程，或者国内的慕课网等平台上的课程。这些课程通常有系统的知识讲解和案例分析，可以帮助我们更深入地理解编程概念和算法。
- 编程书籍：选择一些经典的编程书籍，如《算法导论》《Python 编程从入门到实践》等。书籍中的知识讲解更加全面和深入，可以作为刷题的理论补充。
- 编程论坛和社区：知乎编程话题、CSDN 等论坛和社区。在这些地方可以和其他编程爱好者交流解题经验，分享自己的疑惑和心得，获取更多的解题思路和方法。
学习建议
- 在使用 AI 刷题功能时，不要仅仅依赖 AI 的答案。先自己尝试解题，遇到困难再查看 AI 的解析。对比自己的思路和 AI 的思路，找出差异和不足，学习 AI 的优化方法和技巧。
- 将 AI 刷题与其他学习资源结合时，要注重知识的系统性和连贯性。例如，在刷题过程中遇到某个不理解的知识点，可以通过查阅书籍或在线教程来深入学习，然后再回到刷题中巩固。同时，积极参与论坛和社区的讨论，将所学知识应用到实际的交流中，加深理解和记忆。这样可以形成一个良好的学习闭环，提高学习效果。
