例：a：1~3

    b:   2~7

    c：2~8

最長重複是b和c

像這種問題，一般就從動態規劃的角度去思考。將原問題分割成小問題。

首先按照線段的起點進行排序，較好的排序演算法的時間複雜度是O(nlogn)

然後考慮將原問題變為相同結構的子問題。考慮f(n)是前n條線段中重複最長的兩個線段的重複長度。現在減小問題規模到n-1，分析f(n)與f(n-1)的遞推公式。前n條線段的最長重複長度要麼與第n條線段無關，要麼與第n條線段有關。

1.如果與第n條線段無關，那麼很簡單，f(n) = f(n-1).

2.如果與第n條線段有關，那麼最長重複長度的兩個線段就是前面n-1條中的一條與第n條本身。由於前面已經按照線段的起始點進行了排序，故，重複部分的起點必然是第n條線段的起點，終點必定是某條線段的終點，其長度可以表示為end(x) - start(n)，現在start是固定的，要使得長度最大，那麼必須end(x)最大，找到前面end最大的那條線段即可，其值記為max_end。當然，這裡考慮要更加細化，如果前面的end(x)比end(n)還大，那麼最大重複長度是end(n) - start(n)；否則的話，最大長度就是end(x) - start(n).

現在，問題的解已經有比較明朗的遞推公式了f(n) = max{f(n-1), end(x) > end(n) ? end(n) - start(n): end(x) - start(n)}

f(1) = 0; max_end = end(1);

f(2) = end(2)>end(1)?end(1)-start(2):end(2)-start(2); max_end = max{max_end, end(2)};

從頭開始儲存當前線段i前面的f(i-1)以及max_end，直到n，即可求出f(n)。如要同時求出有最大重複長度的兩條線段，在遍歷過程中儲存這兩條線段的編號即可。

其時間複雜度，前面的排序是O(nlogn)，後面只需一次掃描，O(n)，故總的時間複雜度為O(nlogn)。空間複雜度，不考慮前面的排序演算法，後面只需常量的空間，故為O(1).