* a[]:0或者1,为0表示活动不被安排,1表示活动被安排 * k:活动个数*/voidgreedy(ints[],intf[],inta[],intk) {inti;intj =0;for(i=0;i<k;i++) { a[i]=0;//初始所有活动都未被安排} a[0] =1; printf("第1个活动被安排\n");intcount =1;for(i=1;i<k;i++) {if(s[i] >f[...
3.编译源码 $ gcc -o test test.c -std=c89 4.运行及其结果
做法: 贪心策略,将每个区间的右端点从小到大排序,依次从每个区间的右端点向左端点做统计,统计当前共有多少点,如果数量不够,从右端向左端扫描画点,目的是使该点尽可能被后边的区间运用。 例题:https://loj.ac/problem/10001 AC代码: #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;structnode{ints,e,t; };bool...
百度试题 结果1 题目以下哪种算法常用于解决活动安排问题? A. 贪心算法 B. 动态规划 C. 回溯法 D. 分支限界法 相关知识点: 试题来源: 解析 A 答案:A 解析:活动安排问题通常使用贪心算法求解。
cout<<"请输入各活动结束时间:"; for(inti=1;i<=n;i++) { cin>>f[i]; } boolA[100]; GreedySelector(n,s,f,A); cout<<endl<<"最优活动安排方案为:"<<endl; for(inti=1;i<=n;i++) { if(A[i]) { cout<<"["<<i<<"]:"<<"("<<s[i]<<","<<f[i]<<")"<<endl; ...
本文通过贪心算法的经典案例—活动安排问题入手,描述了贪心算法的基本思想和可能产生的问题,并简述该算法的好处和特点,最后给出几种经典的贪心算法。 关键字:贪心算法、局部最优选择 Abstract:A greedy algorithm is any algorithm that follows the problem solving heuristic of making the locally optimal choice at ...
百度试题 结果1 题目( )能够使用贪心算法求解。 A. 活动安排问题 B. 最优装载问题 C. 单源最短路径问题 D. 最小生成树问题 E. 0-1背包问题 F. 部分背包问题 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCDF
使用贪心算法求解活动安排问题时,贪心选择策略是( )A.每一步优先选择结束时间最早的活动进行安排B.每一步优先选择结束时间最晚的活动进行安排C.每一步优先选择开始时间最早
用贪心算法求解活动安排问题的策略是( )。A.最早开始时间B.最早结束时间C.活动用时时间最短D.活动用时时间最长
百度试题 结果1 题目下列问题中不能够使用贪心算法求解的是 A. 单源最短路问题 B. 硬币找零问题 C. 最小生成树问题 D. 活动安排问题 相关知识点: 试题来源: 解析 B