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数据集描述

给定一个包含多个字段的数据集，字段包括：set id、run id、start time、end time 和 set number。

• set id 从 1 到 6，代表不同的自动驾驶车辆录制片段的会话。
• 例如，set 1 长度约为 30 秒，set 2 为 23 秒，set 3 为 19 秒，依此类推。
• run id 是该行程的标识，格式为时间字符串，如 20250101_122334，表示该行程发生在 2025 年 1 月 1 日 12:34。
• start time 和 end time 均为两位数，表示该剪辑的起止时间。
• set number 表示数据来自哪个数据集。

已知 set 1 到 set 5 属于同一个 run id，即同一次行程。它们的时间窗口存在重叠和不连续现象，其中 set 1 到 set 4 之间有重叠。

时间区间详情

• set 1：start time 58，end time 70
• set 2：start time 57，end time 69
• set 3：start time 55，end time 72
• set 4：start time 56，end time 71
• set 5：start time 80，end time 100
• set 6：start time 43，end time 62

需求

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ow['end_time']))

# 计算累计去重时间
for run_id, intervals in intervals_by_run.items():
    merged = merge_intervals(intervals)
    total_time = sum(end - start for start, end in merged)
    print(f"Run ID: {run_id}, Cumulative Dedup Time: {total_time}")运行结果：

Run ID: 20250101_122334, Cumulative Dedup Time: 39
Run ID: 20250102_101010, Cumulative Dedup Time: 19---

以上示例展示了如何利用 SQL 和 Python 来计算每个行程的累计去重时间，适用于自动驾驶车载数据的时间区间分析。

樓主有拿到下一輪嗎想問樓主是面甚麼職位的?~~

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