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...
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 GreedySelector 却总能求得的...
} 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...
贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择。也就是说贪心算法不从整体最优上加以考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。虽然贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解(0/1背包问题),但对范围相当广的许多问题它都能产生最优解。如单源最短路径问题,最小生成树问题等。
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。 设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲...
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?
实现活动安排问题的贪心算法。 🎯代码(C语言): #include <stdio.h> void activity(int start [],int end[],int n){ int result[n];//结果数组,存储选中的活动编号 int prev_end_time=-1;//上一个已选中的活动编号的结束时间 int count =0;//记录已选中的活动数量 ...
int count=1; //count存储相容活动个数 for(int i=2; i〈=n; i++)//贪心选择从活动j=2…n判是否可加入A { if( 活动i的开始时间,大于 最近活动j的结束时间 ) ﻩﻩ{将活动i加入活动集合A; j=i; //活动i作为最近加入活动集合A的最近活动 ...