给你一个 无重叠的 ，按照区间起始端点排序的区间列表 intervals，其中 intervals[i] = [starti, endi] 表示第 i 个区间的开始和结束，并且 intervals 按照 starti 升序排列。同样给定一个区间 newInterval = [start, end] 表示另一个区间的开始和结束。

在 intervals 中插入区间 newInterval，使得 intervals 依然按照 starti 升序排列，且区间之间不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。

返回插入之后的 intervals。

注意 你不需要原地修改 intervals。你可以创建一个新数组然后返回它。

示例 1：

输入：intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5]
输出：[[1,5],[6,9]]

示例 2：

输入：intervals = [[1,2],[3,5],[6,7],[8,10],[12,16]], newInterval = [4,8]
输出：[[1,2],[3,10],[12,16]]
解释：这是因为新的区间 [4,8] 与 [3,5],[6,7],[8,10] 重叠。

提示：

• 0 <= intervals.length <= 104
• intervals[i].length == 2
• 0 <= starti <= endi <= 105
• intervals 根据 starti 按 升序 排列
• newInterval.length == 2
• 0 <= start <= end <= 105

步骤4：讨论通过解决问题获得的启发

• 算法的优化：通过贪心算法，我们避免了不必要的区间比较，减少了计算量。
• 效率提升：由于不需要对区间进行排序，我们节省了排序所需的时间。
• 处理大规模数据集：此算法适用于大规模数据集，因为它的时间复杂度是线性的。

步骤5：阐述算法在实际生活中的应用

实际应用示例：

• 在航班预订系统中，客户可能需要预订一个新的航班，该航班的时间区间可能与现有的航班时间区间重叠。此算法可以帮助系统合并重叠的航班时间区间，以避免时间冲突。

具体实现方法：

• 当客户尝试预订航班时，系统会调用此算法将新航班的时间区间插入到现有的航班时间区间列表中。
• 系统会检查返回的列表，以确保没有时间冲突，并通知客户是否可以预订该航班。