当输入的活动已按结束时间的非减序排列,算法只需O(n)的时间安排n个活动,使最多的活动能相容地使用公共资源。如果所给出的活动未按非减序排列,可以用O(nlogn)的时间重排。 贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最...
活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合,是可以用贪心算法有效求解的很好例子。 该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。 贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。 解法:贪心选择的意义是使剩余的可安排时间段极大化,以便安排尽可能多的相容...
活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集和。 解决思路: 利用贪心算法,将各活动按结束时间的非减序进行排列,由于输入的活动以完成的时间非减序排列,所以都每次都选择具有最早完成时间的活动 进行考虑,因为这样可以为未安排的活动留下尽可能多得时间,使剩余的可安排时间段极大化,以安排更多的相...
当输入的活动已按结束时间的非减序排列,算法只需O(n)的时间安排n个活动,使最多的活动能相容地使用公共资源。如果所给出的活动未按非减序排列,可以用O(nlogn)的时间重排。 贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最...
01、问题分析——贪心策略 仔细审阅活动安排问题的已知条件和目标要求,我们得知: (1) n个活动的集合C={1,2,…,n},即由活动编号组成的集合C。 (2) 活动i(i=1,2,…,n)的开始时间si。 (3) 活动i(i=1,2,…,n)的结束时间fi。 (4) 活动i(i=1,2,…,n)使用资源的时间fi-si。
贪心算法与活动安排问题 在计算机科学中,贪心算法是一种求解最优化问题的方法。它通过逐步做出最优选择,期望最终能够得到全局最优解。贪心算法通常简单易懂,非常适合解决一些特定类型的问题,比如活动安排问题(Activity Selection Problem)。 什么是活动安排问题?
贪心算法在解决活动安排问题时,通常采用以下步骤: 排序:首先按活动的结束时间对活动进行排序。 选择活动:然后从排序后的活动中依次选择,不与已选择的活动重叠的活动。 代码示例 以下是实现活动安排问题的Python代码: defactivity_selection(activities):# 按结束时间排序activities.sort(key=lambdax:x[1])selected_activ...
贪心算法: 贪心算法都可以改写成为动态规划算法 一、活动安排问题 先看看找零钱的问题: 比如说进程使用单核cpu, 求一个最优安排问题: 贪心算法的策略选择: 结束时间早的优先选择,结束时间早,给后面任务留出来的时间更多啊。 活动安排问题的选择: 每次选择最早结束的活动 第一个活动必须选择,因为数组是按照结束时间...
} return count; } 该算法主要包括2部分: >按照按活动结束时间对活动排序时间,其时间复杂度为:0(n*logn); >贪心选择时间,其需要经过nT次的比较(s[ i]>=f [ j]) 时间复杂度为:0(nT); 故本算法的时间复杂度:0(n*logn+nT); 记为:0(n*logn) o反馈...
由于输入的活动以其完成时间的非减序排列,所以算法每次总是选择具有最早完成时间的相容活动加入集合A中。直观上,按这种方法选择相容活动为未安排活动留下尽可能多的时间。也就是说,该算法的贪心选择的意义是使剩余的可安排时间段极大化,以便安排尽可能多的相容活动。