此题需要设置一个multiSet记录所有的当前下降沿的高度，则*prev(Set.end(),1)就是这个Set里的最大值。
首先，将所有的edges放入一个数组，按时间顺序排序，然后顺次遍历考虑：如果是上升沿，则在Set里加入对应高度（即添加一个上升沿）；如果是下降沿，则需要在Set里删除对应的高度（即退出当前的下降沿）。
那何时对results进行更新呢？我们在每次处理edge时，不管是加入上升边沿还是退出下降沿之后，都意味着天际线有可能变动。天际线会变成什么呢？答案是此时Set里的最大值！回想一下，Set里装的是所有当前仍未退出的下降沿，说明他们都在当前可以撑起对应的高度。那么Set里的最大值就是当前天际线的最高值。
所以每次查看一个edges，我们都要比较当前的高度（用cur记录）和Set里的最大值进行比较：一旦不同，就用Set里的最大值去加入results，同时也要更新cur。
有一个细节需要注意，在生成edges数组时，如果某一个位置同时有上升沿也有下降沿，注意要先考察上升沿，再考察下降沿。也就是要先加入一个上升沿，再退出可能的下降沿。否则类似[[0,2,3],[2,5,3]]的测试例子就会有问题。
此题类似 699. Falling Squares 的方法,采用改造的线段树模型.同样,这里每个区间的status表示该区间内的maxHeight.
在设计setStatus(a,b,s)函数时,目标是对区间[a,b)内的高度进行更新（也就是小于s的部分拉高至s，大于s的部分不变）。我们在具体遍历到某个节点时，注意只是对[start,end)其中那些status<s的子区间进行更新。所以我们需要必要的分情况讨论。
int setStatus(int a, int b, int s)
{
// 边界条件1. [a,b]与该节点的线段区间[start,end)不相交，返回原先的状态
if (begin>=b || end<=a)
return status;
// 边界条件2. [a,b]包括了该节点的整个线段区间[start,end)，并且该区间的status<s，说明整体都要被更新为更大的值s，所以其内部全部抹平。
if (a<=begin && end<=b && status<=s)
{
remove(left);
remove(right);
return status = s;
}
// 边界条件3. [a,b]包括了该节点的整个线段区间[start,end)，但该区间的status>s 且无子树，这说明该节点的线段区域整体都比s还高，我们什么都不用做。
if (a<=begin && end<=b && status>s && !left)
{
return status;
}
// 其他所有情况，我们需递归考虑其子树
if (!left)
{
int mid = (end-begin)/2+begin;
left = new SegTree(begin,mid,status);
right = new SegTree(mid,end,status);
}
int leftStatus = left->setStatus(a,b,s);
int rightStatus = right->setStatus(a,b,s);
return status = max(leftStatus,rightStatus);
}注意,因为本题不要求动态地查询区间，所以不需要设计getStatus(x,y)。当全部setStatus操作结束之后，用DFS将所有区间都抽取出来就行。
另外，本题中setStatus并不会合并相邻的高度相同的区间，所以通过DFS抽取后的区间集合仍然要在做合并的处理。