"Do not wait to strike till the iron is hot; but make it hot by striking." - William Butler Yeats
1. 题目描述
2. 题目分析与解析
2.1 思路一
还是先来分析题目，观察一下重叠的区间和不重叠的区间数组之间的关系是什么：
比如区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]，我们很容易发现第一个区间 [1,3] 的尾部和第二个区间 [2,6]的头部应该是前者更大或者相等的关系(如区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间)。
所以我们是不是就可以两两遍历区间，对比前一个区间的尾部和后一个区间的头的大小关系，从而达到合并区间的目的。但是我们需要注意一下：题目并没有告诉我们区间都是像下面这样：
按照所有的区间头是有序排列的（1<2<8<15）。因为只有有序的前提下才能按照上述方式求解，比如对于下面的 intervals头部元素无序排列：
这时如果再按照上诉思路求解，那么再索引 0,1进行比较时会出现形成区间 [2,3]的情况。
所以我们的代码思路如下：
对intervals按照每一个区间的头部元素进行从小到大排序
遍历每一个区间，查看当前区间尾与下一个区间头的大小
如果前者大于等于后者，就需要合并区间，并将合并后的结果加入结果集
如果前小于后者，那么就不需要合并区间，将前一个区间加入结果集（因为当前区间可能和后一个区间合并）
返回结果集
注意1：对于合并的情况，并不一定是两两合并，还可能多个区间合并，就比如下面的情况：
第一次合并：
第二次合并：
第三次合并：
所以合并的结果可能和下一个区间合并，这一点要在代码中体现出来。
注意2：对于最后一个元素的处理，因为我们是比较的当前区间和下一个区间，所以要防止数组越界，就需要对最后一个区间分为两种情况处理：
如果倒数第二个区间能够将最后一个区间合并，那么就会在合并部分的while循环中
i等于intervals.length-1时就可以结束遍历了如果倒数第二个区间不能将最后一个区间合并，那么就会在
i等于intervals.length-1时把最后一个区间加入结果集结束遍历
3. 代码实现
4. 相关复杂度分析
时间复杂度
排序：首先，对区间数组
intervals进行排序，时间复杂度为O(n log n)，其中n是intervals的长度。遍历并合并区间：之后，通过一次遍历来合并区间，时间复杂度为O(n)。
因此，merge方法的总体时间复杂度主要由排序步骤决定，为O(n log n)。
空间复杂度
结果存储：使用了一个
ArrayList来存储合并后的区间，其大小最多与输入数组intervals的大小相等。因此，空间复杂度为O(n)。排序：排序算法可能需要额外空间，例如在Java中，
Arrays.sort()对于对象数组使用的是TimSort算法，其空间复杂度为O(n)。因此，考虑到排序的空间需求，总体空间复杂度仍为O(n)。
总结
时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(n)。