Algorithm 检测重叠时段（或时间范围）的最快方法

假设我有很多时间段是通过开始和结束时间戳标识的。检测wich周期重叠的最快方法是什么

这里有一个例子：

9个不同的时段，由起始（开始）和结束（结束）时间戳分隔

A = [ from : 7s , to : 11s]
B = [ from : 1s, to : 8s]
C = [ from : 9s, to : 12s]
D = [ from : 4s, to : 7s]
E = [ from 10s, to: 15s]
F = [ from 0s, to : 5s]
G (oops i skipped it when drawing the image!)
H = [ from: 5s, to: 9s]
I = [ from: 11s, to: 13s]
J = [ from: 7s, to: 14s]

如何尽可能快地检索所有重叠的时段以获得以下结果

[A，B]、[A，C]、[A，E]、[A，H]、[A，J]、[B，D]、[B，F]、[B，H]、[B，J]、[C，E]、[C，J]、[D，F]、[D，H]、[D，J]、[E，I，J]]

还有另一个类似的JSFIDLE，但这次有实时时间戳，从2017年1月到3月，美国东部夏令时上午8点到下午18点，有很多

---

如果有人能找到一个更快的方式继续，那将是伟大的！每一毫秒对我来说都是珍贵的，呵呵；）

将所有时间一起排序，用它所属的段和开始/结束位标记每个时间

然后，保留一个列表，说明您所处的段（最初为空）

反复浏览时间列表。如果某个时间属于段X，则如果是开始时间，则将X添加到第二个列表中。如果是结束时间，请从第二个列表中删除X。第二个列表始终告诉您哪些线段重叠

如果有足够多的段关心big-O，则初始排序为O（N logn）。 迭代是O（N）

当然，不要指望大O能让你跑得快。仍然有不变的因素

Python：

from pprint import pprint as pp

intervals = [
    (7 , 11, 'A'),
    (1, 8, 'B'),
    (9, 12, 'C'),
    (4, 7, 'D'),
    (10, 15, 'E'),
    (0, 5, 'F'),
    (5, 9, 'H'),
    (11, 13, 'I'),
    (7, 14, 'J'),
]
intervals.sort()  # sort on interval start, then end if starts are equal
ans = []
for n0, (_, end0, name0) in enumerate(intervals[:-1]):
    for n1, (start1, _, name1) in enumerate(intervals[n0 + 1:]):
        if start1 < end0:
            ans.append(sorted((name0, name1)))
        else:
            break
pp(sorted(ans))

---

平均而言，“最快”还是“最快”最坏情况更重要？最快最坏情况！周期C和H重叠吗？（终点是否包含？或者第一点是否包含，第二点是否排除？或者它是一个“不在乎-任何最快的”[[a，B]，[a，C]，[a，E]，[a，H]，[a，…”这似乎并不意味着这就是目标，但从数学上讲确实如此。开始和结束并不包括在内。在我的情况下，一旦开始/结束重叠，它们就会发生冲突。我喜欢这种方法。我会尝试实现它，然后将结果发布在这里。谢谢！

[['A', 'B'],
 ['A', 'C'],
 ['A', 'E'],
 ['A', 'H'],
 ['A', 'J'],
 ['B', 'D'],
 ['B', 'F'],
 ['B', 'H'],
 ['B', 'J'],
 ['C', 'E'],
 ['C', 'I'],
 ['C', 'J'],
 ['D', 'F'],
 ['D', 'H'],
 ['E', 'I'],
 ['E', 'J'],
 ['H', 'J'],
 ['I', 'J']]