【解惑】时间规划，Linq的Aggregate函数在计算会议重叠时间中的应用
在繁忙的周五，小悦坐在会议室里，面前摆满了各种文件和会议安排表。她今天的工作任务是为公司安排下周的50个小会议，这让她感到有些头疼。但是，她深吸了一口气，决定耐心地一个一个去处理。首先，小悦仔细地收集了每个会议的相关信息，包括会议的主题、目的、预计参加人数、所需设备和预计的开始和结束时间等。她需要这些信息来计算所有会议的总时间长度，以便能够合理安排时间表。
小悦开始了紧张的计算。汗水从她的额头滑落，但她顾不得擦，她紧盯着电脑屏幕，手在键盘上快速敲击着。会议室里的空调仿佛失效了一般，让她感觉热浪滚滚，但她心无旁骛，专注于手头的工作。
会议1的时间是13-16点，会议2的时间是13-17点，总长度为4小时。计算这个总长度4的意义在于……小悦的思绪在飞舞，她在考虑如何避免时间冲突，如何规划时间表，如何评估时间利用率。
突然，她发现会议1和会议2存在时间上的重叠，这可能导致参与者无法同时参加这两个会议，或者无法充分参与其中一个会议。她赶紧与相关部门取得联系，将这个问题进行了及时调整。
解决了若干个冲突后，终于完成了所有的计算和安排，将邮件发送出去之后，小悦松了一口气。她走到窗边，擦了擦额头上的汗珠，看着窗外已经开始昏暗的天空。尽管此刻她已经感到身心疲惫，但是看到自己的工作成果，她心中充满了满足和自豪。
这时，手机突然响起，是领导打来的电话。“小悦，这次会议安排得非常出色，你做得很好！”领导的赞赏让小悦的疲惫感瞬间消失得无影无踪。她知道，这是对她努力工作的最好肯定。
这个周五，小悦不仅完成了艰巨的任务，还学到了很多东西。她明白，只有通过精确的计算和科学的规划，才能最大限度地提高会议效率，避免资源的浪费。同时，她也意识到，要时刻关注细节，只有这样才能发现问题，解决问题。
虽然今天的工作很累，但是小悦感到非常有收获。她坚信，只要用心去做，无论任务多么艰巨，都能做到最好。在未来的道路上，她将继续倾尽全力，充分展现自己的价值。
小悦遇到的其中一个问题是计算所有会议时间的总长度，编写一个名为SumIntervals的函数，该函数接受一个区间数组，并返回所有区间长度的总和。重叠间隔只能计算一次。
间隔区间由一对数组形式的整数表示。间隔的第一个值将始终小于第二个值。区间示例：是从1到5的区间。这个间隔的长度是4。
示例：
[
,
,
]
由于和部分重叠，我们可以将这两个区间视为，其长度为4，而的长度是3。所以这些间隔的总长度之和是7。
算法实现1:
1 public static int SumIntervals((int, int)[] intervals)
2 {
3 if (intervals == null || intervals.Length == 0)
4 return 0;
5
6 Array.Sort(intervals, (a, b) => a.Item1.CompareTo(b.Item1));
7
8 int result = 0; // 初始化结果为0
9 int start = intervals.Item1; // 初始化起始时间为第一个区间的起始时间
10 int end = intervals.Item2; // 初始化结束时间为第一个区间的结束时间
11
12 for (int i = 1; i < intervals.Length; i++) // 遍历剩余的区间
13 {
14 if (intervals.Item1 <= end) // 如果当前区间的起始时间小于等于上一个区间的结束时间
15 {
16 end = Math.Max(end, intervals.Item2); // 更新结束时间为当前区间和上一个区间的结束时间中的较大值
17 }
18 else // 如果当前区间的起始时间大于上一个区间的结束时间
19 {
20 result += end - start; // 将上一个区间的长度累加到结果中
21 start = intervals.Item1; // 更新起始时间为当前区间的起始时间
22 end = intervals.Item2; // 更新结束时间为当前区间的结束时间
23 }
24 }
25
26 result += end - start; // 将最后一个区间的长度累加到结果中
27
28 return result; // 返回总长度
29 }算法2和算法1的实现效果是完全一样的，在算法2中，`Aggregate`函数用于在一系列元素上执行累积操作。它被用来计算区间的总和。
以下是如何在代码中使用`Aggregate`的步骤说明：
1. 首先，使用`OrderBy`对`intervals`数组进行排序，以确保按照区间的最小值升序处理。如果最小值相同，则使用`ThenBy`按照最大值升序排序。
2. 然后，在排序后的区间上调用`Aggregate`函数。它接受两个参数：
- 累积的初始值，在这个例子中是`0`。
- 一个lambda表达式`(acc, x) => acc += prevMax < x.max ? - Math.Max(x.min, prevMax) + (prevMax = x.max) : 0`，定义了累积逻辑。
3. lambda表达式`(acc, x) => acc += prevMax < x.max ? - Math.Max(x.min, prevMax) + (prevMax = x.max) : 0`用于计算区间的总和。它有两个参数：
- `acc`：当前的累积值。
- `x`：当前正在处理的区间。
4. 在lambda表达式内部，逻辑如下：
- 如果`prevMax`（前一个区间的最大值）小于当前区间的最大值（`prevMax < x.max`），则当前区间与前一个区间重叠或延伸。
- 在这种情况下，累积值`acc`通过从`acc`中减去当前区间的最小值和`prevMax`的最大值，并加上当前区间的最大值来更新（`- Math.Max(x.min, prevMax) + (prevMax = x.max)`）。
- 如果`prevMax`不小于当前区间的最大值，则当前区间与前一个区间不重叠或延伸，累积值保持不变（`: 0`）。
5. `Aggregate`函数的最终结果作为区间的总和返回。
以下是使用给定代码的`Aggregate`函数的用法示例：
在这个示例中，测试数据如下：
```
(1, 4)
(2, 5)
(6, 8)
(7, 9)
(10, 12)
```
Aggregate详细计算步骤如下：
1. 初始化累积值 `acc` 为 `0`。
2. 对区间数组进行升序排序，得到 `[(1, 4), (2, 5), (6, 8), (7, 9), (10, 12)]`。
3. 处理第一个区间 `(1, 4)`：
- 由于 `prevMax` 小于 `4`，累积值更新为 `0 - Math.Max(1, prevMax) + (prevMax = 4) = 0 - Math.Max(1, int.MinValue) + (prevMax = 4) = 0 - 1 + 4 = 3`。
4. 处理第二个区间 `(2, 5)`：
- 由于 `prevMax` 小于 `5`，累积值更新为 `3 - Math.Max(2, prevMax) + (prevMax = 5) = 3 - Math.Max(2, 4) + (prevMax = 5) = 3 - 4 + 5 = 4`。
5. 处理第三个区间 `(6, 8)`：
- 由于 `prevMax` 小于 `8`，累积值更新为 `4 - Math.Max(6, prevMax) + (prevMax = 8) = 4 - Math.Max(6, 5) + (prevMax = 8) = 4 - 6 + 8 = 6`。
6. 处理第四个区间 `(7, 9)`：
- 由于 `prevMax` 小于 `9`，累积值更新为 `6 - Math.Max(7, prevMax) + (prevMax = 9) = 6 - Math.Max(7, 8) + (prevMax = 9) = 6 - 8 + 9 = 7`。
7. 处理第五个区间 `(10, 12)`：
- 由于 `prevMax` 小于 `12`，累积值更新为 `7 - Math.Max(10, prevMax) + (prevMax = 12) = 7 - Math.Max(10, 9) + (prevMax = 12) = 7 - 10 + 12 = 9`。
8. 累积操作结束，返回最终的累积值 `9`。
以上两段代码的作用是一样的，计算一组区间的总长度，可以用于避免时间冲突、规划时间表等场景中。
测试用例：
1 public static int SumIntervals((int min, int max)[] intervals)
2 {
3 var prevMax = int.MinValue;
4
5 return intervals
6 .OrderBy(x => x.min)
7 .ThenBy(x => x.max)
8 .Aggregate(0, (acc, x) => acc += prevMax < x.max ? - Math.Max(x.min, prevMax) + (prevMax = x.max) : 0);
9 }
来源:https://www.cnblogs.com/lan80/archive/2023/09/22/17720891.html
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