✓ Problem loaded: 57. Insert Interval

You are given an array of non-overlapping intervals intervals where intervals[i] = [starti, endi] represent the start and the end of the ith interval and intervals is sorted in ascending order by starti. You are also given an interval newInterval = [start, end] that represents the start and end of another interval.

Insert newInterval into intervals such that intervals is still sorted in ascending order by starti and intervals still does not have any overlapping intervals (merge overlapping intervals if necessary).

Return intervals after the insertion.

Note that you don't need to modify intervals in-place. You can make a new array and return it.

Example 1:

Input: intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5]
Output: [[1,5],[6,9]]

Example 2:

Input: intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newInterval = [4,8]
Output: [[1,2],[3,10],[12,16]]
Explanation: Because the new interval [4,8] overlaps with [3,5],[6,7],[8,10].

Constraints:

• 0 <= intervals.length <= 104
• intervals[i].length == 2
• 0 <= starti <= endi <= 105
• intervals is sorted by starti in ascending order.
• newInterval.length == 2
• 0 <= start <= end <= 105

コードを拝見しました！二分探索を使ったアプローチは良いですね。いくつか気になる点があります。

正確性について

このコードは全てのケースで正しく動作しますか？例えば、以下のケースを手でトレースしてみてください：

intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]]
newInterval = [4,8]

end_indexの計算でitemgetter(1)（終了時刻）を使っていますが、これは意図通りでしょうか？endの位置を決めるのに、各区間の終了時刻と比較する理由を説明できますか？

まずはこの点について考えてみてください。

なるほど、理解しました！いくつかのテストケースで確認してみましたが、ロジックは正しく動作しているようです。

では、改善点についていくつか：

1. 可読性について

resultの構築部分ですが、現在3行に分けて+=を使っています：

result = []
result += intervals[:start_index]
result += [[start, end]]
result += intervals[end_index:]

これをより簡潔に1行で書く方法を思いつきますか？

2. 変数名について

start, endは新しい区間の境界を表していますが、途中でマージ後の値に変更されます。この「二重の役割」は混乱を招く可能性があります。別名（例：merged_start, merged_end）を使うか、あるいは元の値を保持するかについてどう思いますか？

まずはこの2点について考えてみてください。他にも細かい点がありますが、一度にたくさん言うと混乱するので！

良い判断ですね！80文字制限を守るのは良い習慣です。return intervals[:start_index] + [[start, end]] + intervals[end_index:]だと確かに長くなりますね。

merged_start = startのアイデアも良いと思います。コードを読む人（未来の自分を含む）にとって意図が明確になります。

他に気になる点：

3. in-placeについて

振り返りで「in-placeをさっと思いつかない」と書いていましたね。ヒントとして、intervalsリストを直接変更するなら、start_indexからend_indexまでの要素を削除して、マージした区間を挿入する、という流れになります。Pythonのリストでこれを実現するメソッドを知っていますか？

4. エッジケース

intervalsが空の場合、このコードは正しく動作しますか？手でトレースしてみてください。

どちらか興味のある方から考えてみてください！

エッジケースについて

正解です！空のintervalsでも正しく動作しますね。

in-placeについて

提案されたアプローチは動作しますが、少し複雑になっていますね。

pop()を後ろから使う理由は何でしょうか？pop(i)で中間要素を削除するとO(n)かかるのを避けたいという意図ですか？

実は、Pythonにはスライス代入という便利な機能があります：

intervals[start_index:end_index] = [[merged_start, merged_end]]

これでstart_indexからend_indexまでの要素を削除しつつ、新しい区間を挿入できます。この方法についてどう思いますか？

良い質問です！

両方ともO(n)です。 理由は：

• スライス代入: intervals[start_index:end_index] = [...] は、end_index以降の要素をシフトする必要があるのでO(n)
• pop()ベースのアプローチ: 同様に、要素の削除・挿入時にシフトが発生するのでO(n)

実行速度の違い

スライス代入の方が実際には速い可能性が高いです。理由は：

• CPythonの内部実装（C言語）で最適化されている
• Python側のループや関数呼び出しのオーバーヘッドがない

ただし、この問題の場合、スライスを使った新しいリストを返す方法も結局O(n)なので、in-placeにしても計算量のオーダーは変わりませんね。

in-placeの利点は主にメモリ使用量（追加のリストを作らない）になります。この問題では大きな差にはならないでしょう。

他に気になる点はありますか？それとも、Step 2に進みますか？

Step 1 コードレビューのまとめ

正確性: 二分探索を使ったアプローチは正しく動作することを確認しました。end_indexでitemgetter(1)を使い、その後next_startと比較してマージ判定する設計は意図通りです。

改善点:

1. 結果の構築: +=を3回使う代わりに、return intervals[:start_index] + [[start, end]] + intervals[end_index:]で簡潔に書ける（ただし80文字制限を考慮して分割するのも良い判断）
2. 変数名: start, endが途中でマージ後の値に変わるので、merged_start, merged_endのような名前で意図を明確にすると良い

in-place実装について:

• スライス代入 intervals[start_index:end_index] = [[merged_start, merged_end]] がシンプルで効率的
• 計算量は両方O(n)だが、スライス代入はCPython内部で最適化されているため実行速度で有利
• in-placeの主な利点はメモリ使用量の削減

エッジケース: 空のintervalsでも正しく動作することを確認

PRの内容を確認しますね。

{
  "id": "toolu_01NQriZ9t1hFRJJNy5s8w1GV",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/ryosuketc/leetcode_grind75/pull/26"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

{
  "id": "toolu_01EUpZMcfmHVH8mr1ySoX3p7",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/huyfififi/coding-challenges/pull/26"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

両PRの内容を確認しました。以下にまとめます。

PR 1: ryosuketc/leetcode_grind75 #26

解法: C++で、フラグ管理を使った1ループアプローチを試みたが苦戦。最終的に3フェーズに分けるアプローチに落ち着いた。

主なレビューコメント:

• oda: 「被っているか判定する関数」と「くっつける関数」を分けて考えることを提案。低次の操作（[0][1]の比較）と高次の概念（overlap判定）の距離が遠いと混乱しやすい
• oda: フラグ管理は「部屋にホワイトボードを置いてシフト間で共有する」ようなもの。状態が一方向に遷移するなら別々のループ（マニュアル切り替え）の方が良い
• nodchip: 入力のintervalsを変更しているのは問題。呼び出し側からすると驚く
• oda: queueのような制限されたインターフェースで考えると整理しやすい

学び: 1ループでフラグ管理するよりも、3フェーズ（左側→オーバーラップ処理→右側）に分けた方がシンプルになる

PR 2: huyfififi/coding-challenges #26

解法: Python。走査しながら新しいリストを作成するアプローチ。Step 2の解法がシンプル。

主なレビューコメント:

• nodchip: 別アプローチとして「newIntervalを追加→ソート→重複区間を併合」を提案（計算量はO(n log n)になるが、条件分岐がシンプルになる）

学び: 問題文に「新しいリストを作っていい」とあることに気づいてからスムーズに解けた。入力の制約をよく読むことが大事

あなたの二分探索アプローチは、これらとは異なる視点で、O(log n)の探索部分を活かした解法ですね。何か気になる点はありますか？

具体的なコードを見ながら解説しますね。

{
  "id": "toolu_01J71Pwo2rYSRETS1PH7jjwJ",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/ryosuketc/leetcode_grind75/pull/26/files"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

{
  "id": "toolu_01LMbWrbQDbbBFgggtnpMMGP",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/huyfififi/coding-challenges/pull/26/files"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

詳細が見えました。各トピックを深掘りします。

1. 「低次の操作と高次の概念の距離」問題 (odaさんのコメント)

ryosuketcさんが1ループでフラグ管理しようとしてハマった原因について、odaさんが指摘しているポイントです。

問題の本質:

• intervals[i][0], intervals[i][1]という低次の操作（インデックスアクセス）
• 「オーバーラップしている」「左にある」という高次の概念

この2つを同時に頭の中で扱おうとすると、混乱しやすい。

解決策: まずOverlap()やMerge()のような関数に切り出して、高次の概念だけで考える。動くコードができてから、必要に応じてインライン化する。

# 高次の概念で考える
if not overlap(interval, new_interval):
    result.append(interval)
else:
    new_interval = merge(interval, new_interval)

これなら「被っていなければそのまま追加、被っていればマージ」という意図が明確。

2. 「フラグ管理 vs 複数ループ」（ホワイトボードのメタファー）

odaさんの例えが秀逸です：

• フラグ管理 = 「部屋にホワイトボードを置いて、シフト間で従業員が参照・書き換えする」

  • 状態が複雑になりやすい
  • バグが入りやすい

• 複数ループ（3フェーズ） = 「別々のマニュアルを渡して、マニュアルを切り替える」

  • 状態が一方向にしか遷移しないなら、こちらの方が明確

この問題では状態遷移が「左側処理中 → マージ処理中 → 右側処理中」と一方向なので、3ループに分けた方がシンプル：

# Loop 1: 左側（オーバーラップしない）
while intervals[i][1] < insertion_start:
    ...

# Loop 2: マージ処理
while intervals[i][0] <= insertion_end:
    ...

# Loop 3: 右側
while i < n:
    ...

3. 「queueで考える」テクニック

odaさんが提案した、vector + indexではなくqueue（ティッシュボックス）で考える方法：

なぜqueueが有効か:

• できることが制限される: 先頭から1つずつ取り出すだけ
• ランダムアクセスできない: 余計な操作を考えなくて済む
• 複数人でシフトを組む比喩で言えば、「箱から紙を1枚引く」という単純な操作しかできない

最終的にはvector + indexで実装しても、発想段階ではqueueで考えると整理しやすい。

4. 「追加→ソート→マージ」アプローチ (nodchipさん)

intervals.push_back(newInterval);
std::sort(intervals.begin(), intervals.end());
// あとは通常のマージ処理

メリット:

• 条件分岐がシンプル（newIntervalを特別扱いしなくていい）
• 「Merge Intervals」問題と同じロジックが使える

デメリット:

• O(n log n)になる（ソートのため）
• 入力を変更してしまう

しかし、思考の単純化という点では有効。複雑な条件分岐で悩むより、少し計算量を犠牲にして明確なコードを書く選択もある。

5. 入力の変更について (nodchipさん)

intervals.push_back(newInterval);  // 入力を変更している！

これについて「呼び出し側からすると驚く」という指摘。

ベストプラクティス:

• 入力は原則変更しない
• 変更する場合は関数コメントで明記
• あなたの実装2のin_place引数はまさにこれを解決している良いアプローチ

6. 副作用への抵抗感 (huyfififiさん)

huyfififiさんのメモより：

渡されたnewIntervalを関数内で更新してしまうことに抵抗感がある

これは良い直感です。特にPythonではリストがミュータブルなので、呼び出し元に影響が出る可能性がある。

解決策として：

insertion_start, insertion_end = newInterval  # コピーを作る

このように変数に展開すれば、元のnewIntervalは変更されない。

まとめ: この問題から学べること

1. 高次の概念を関数に切り出すことで、思考を整理できる
2. 状態遷移が一方向なら、複数ループに分ける方がフラグ管理より明確
3. 制限されたインターフェース（queue等）で発想すると整理しやすい
4. 複雑な条件分岐で悩むなら、計算量を少し犠牲にしてシンプルなアプローチも検討
5. 入力の変更は避けるか、明示的にする

何か特に深掘りしたいトピックはありますか？

良い質問ですね！私なら可読性重視で、3フェーズアプローチを選びます：

class Solution:
    def insert(
        self, intervals: list[list[int]], newInterval: list[int]
    ) -> list[list[int]]:
        result = []
        start, end = newInterval
        i = 0
        n = len(intervals)
        
        # Phase 1: newIntervalより左にある区間をそのまま追加
        while i < n and intervals[i][1] < start:
            result.append(intervals[i])
            i += 1
        
        # Phase 2: オーバーラップする区間をマージ
        while i < n and intervals[i][0] <= end:
            start = min(start, intervals[i][0])
            end = max(end, intervals[i][1])
            i += 1
        result.append([start, end])
        
        # Phase 3: 残りをそのまま追加
        result.extend(intervals[i:])
        
        return result

この書き方を選ぶ理由:

1. 意図が明確: 各フェーズで何をしているか一目でわかる
2. 条件がシンプル: 各whileの条件が1つだけ
3. バグが入りにくい: 状態管理（フラグ）がない
4. 計算量は同じ: O(n)

あなたの二分探索アプローチとの比較:

二分探索アプローチは「探索」と「マージ判定」を分離しているのが面白いですね。ただ、全体がO(n)になるので、実務では3フェーズの方を選ぶと思います。

一方、面接でアピールしたいなら、二分探索アプローチで「O(log n)の探索を活用しようとした」という思考を見せるのも悪くないです。

どちらのアプローチが好みですか？

📁 0057-insert-interval/0057-insert-interval.md (19 cells)