基于mrg2pairs函数的多对pair合并排序Python优雅实现

实现前置逻辑 #

要做批量合并，首先必须解决原始列表顺序随机的问题：

• 先把所有pair按左端点（每个pair的第一个值）做升序排序，这是所有后续合并操作的基础——排序后所有可能需要合并的pair都会在序列上相邻出现，不需要反复回溯遍历已处理的元素。
• 全程不改动你已经通过测试的mrg2pairs内部判断规则，直接复用双pair的合并能力，避免引入新的逻辑漏洞。
• 优先用迭代实现替代递归：Python默认递归深度有限，处理稍长的列表就容易触发栈溢出报错，迭代方式更稳定。

完整可运行代码 #

def merge_pairs(pair_list):
    # 空列表直接返回
    if not pair_list:
        return []
    # 按pair的左端点排序，消除原始随机顺序的影响
    sorted_pairs = sorted(pair_list, key=lambda item: item[0])
    merged_result = [sorted_pairs[0]]
    
    for current_pair in sorted_pairs[1:]:
        # 取出已合并结果里的最后一个元素，和当前遍历到的pair做合并
        last_merged = merged_result.pop()
        merge_output = mrg2pairs(last_merged, current_pair)
        # 把合并后的结果写回列表
        merged_result.extend(merge_output)
    return merged_result

效果校验 #

针对你给出的示例输入：

lst = [[1, 4], [17, 20], [2, 3], [16, 18], [6, 6], [6, 7], [9, 13], [21, 24]]
print(merge_pairs(lst))
# 输出完全匹配期望：[[1, 4], [6, 7], [9, 13], [16, 24]]

实现说明 #

• 整体时间复杂度由排序步骤决定，为O(n log n)，是区间合并问题的最优效率，没有多余的遍历开销
• 完全遵循你定义的所有合并规则：重叠合并、端点相接合并、间隔超过1的相邻区间不合并，没有改动原有mrg2pairs的判断阈值
• 代码没有多余的抽象，逻辑直白易维护，符合Python社区的简洁实现风格

补充说明：如果后续需要调整“相邻”判定的阈值，只需要改动原有mrg2pairs里的判断条件即可，批量合并的外层逻辑完全不需要改动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin