貪心演算法求解活動安排是按活動的時間

⑴ OJ貪心演算法，活動安排，求大神解答

按結束時間從小到大排序，之後從開始貪心即可

⑵ 使用貪心演算法解決活動安排問題時使用什麼優先貪心選擇策略

貪心選擇性質：所求問題的整體最優解可以通過一系列局部最優的選擇來得到。
就是說，你需要證明當前問題可以通過選擇最好的那個元素（比如01背包，總能夠通過選擇當前重量最小的物品來得到最優解）來解決問題
證明：（每一步所做的貪心選擇最終導致問題的整體最優解）
//基本思路：考察一個問題的最優解，證明可修改該最優解，使得其從貪心選擇開始，然後用數學歸納法證明每一步都可以通過貪心選擇得到最優解
1，假定首選元素不是貪心選擇所要的元素，證明將首元素替換成貪心選擇所需元素，依然得到最優解；
2，數學歸納法證明每一步均可通過貪心選擇得到最優解

⑶ C語言程序問題——活動安排問題

題目出得不嚴密，題目要求是「計算安排的活動最多時會場使用時間」，但當「安排的活動最多」有多種安排方式，題目中卻沒說輸出這多種方式中的哪一種的會場使用時間。例如 ：當有3項活動要安排，開始時間和結束時間分別是1 2、3 5、4 5，這時可以安排第一項和第二項活動，也可以安排第一項和第三項活動，前者的會場使用時間是5，後者是4，這時是輸出4還是5，題目中沒用指出。先假設測試數據不會出現上述情況，則利用貪心演算法求解活動安排問題是一種最常用的方法：#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
struct activity
{
int start;
int end;
}act[8501];
int comp(const void *p, const void *q)
{
struct activity *a=(struct activity *)p;
struct activity *b=(struct activity *)q;
return a->end-b->end;
}
int main()
{
int i,k,res,e;
while(scanf("%d",&k)!=EOF)
{
for(i=0;i<k;i++) scanf("%d%d",&act[i].start,&act[i].end);
qsort(act,k,sizeof(act[0]),comp);
res=act[0].end-act[0].start+1;
e=act[0].end;
for(i=1;i<k;i++)
{
if(act[i].start>e)
{
res+=act[i].end-act[i].start+1;
e=act[i].end;
}
}
printf("%d\n",res);
}
return 0;
}

⑷ 貪心演算法活動安排問題中....按結束時間的非減序排序是什麼意思

就是升序排序

⑸ 演算法怎麼學

貪心演算法的定義：

貪心演算法是指在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，只做出在某種意義上的局部最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前狀態有關。

解題的一般步驟是：

1.建立數學模型來描述問題；

2.把求解的問題分成若干個子問題；

3.對每一子問題求解，得到子問題的局部最優解；

4.把子問題的局部最優解合成原來問題的一個解。

如果大家比較了解動態規劃，就會發現它們之間的相似之處。最優解問題大部分都可以拆分成一個個的子問題，把解空間的遍歷視作對子問題樹的遍歷，則以某種形式對樹整個的遍歷一遍就可以求出最優解，大部分情況下這是不可行的。貪心演算法和動態規劃本質上是對子問題樹的一種修剪，兩種演算法要求問題都具有的一個性質就是子問題最優性(組成最優解的每一個子問題的解，對於這個子問題本身肯定也是最優的)。動態規劃方法代表了這一類問題的一般解法，我們自底向上構造子問題的解，對每一個子樹的根，求出下面每一個葉子的值，並且以其中的最優值作為自身的值，其它的值舍棄。而貪心演算法是動態規劃方法的一個特例，可以證明每一個子樹的根的值不取決於下面葉子的值，而只取決於當前問題的狀況。換句話說，不需要知道一個節點所有子樹的情況，就可以求出這個節點的值。由於貪心演算法的這個特性，它對解空間樹的遍歷不需要自底向上，而只需要自根開始，選擇最優的路，一直走到底就可以了。

話不多說，我們來看幾個具體的例子慢慢理解它：

1.活動選擇問題

這是《演算法導論》上的例子，也是一個非常經典的問題。有n個需要在同一天使用同一個教室的活動a1,a2,…,an，教室同一時刻只能由一個活動使用。每個活動ai都有一個開始時間si和結束時間fi 。一旦被選擇後，活動ai就占據半開時間區間[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重疊，ai和aj兩個活動就可以被安排在這一天。該問題就是要安排這些活動使得盡量多的活動能不沖突的舉行。例如下圖所示的活動集合S，其中各項活動按照結束時間單調遞增排序。

關於貪心演算法的基礎知識就簡要介紹到這里，希望能作為大家繼續深入學習的基礎。

⑹ 貪婪演算法指的是什麼

貪心演算法是指在對問題進行求解時，在每－步選擇中都採取最好或者最優（即最有利）的選擇，從而希望能夠導致結果是最好或者最優的。

貪婪演算法所得到的結果不一定是最優的結果（有時候會是最優解），但是都是相對近似（接近）最優解的結果。

例題、區間問題

問題描述：有n項工作，每項工作分別在si開始，ti結束。對每項工作，你都可以選擇參加或不參加，但選擇了參加某項工作就必須至始至終參加全程參與。

即參與工作的時間段不能有重疊（即使開始的時間和結束的時間重疊都不行）。限制條件：1<=n<=1000001<=si<=ti,=109樣例：輸入51 2 4 6 83 5 7 9 10輸出3(選擇工作1, 3, 5)。

⑺ 貪心演算法的會場安排問題

查找有沖突的活動，將有沖突的放到第二個會場。
繼續查找有沖突的活動，放到第三個會場。
就是貪心么。先按第一會場排，然後排第二會場、……
不知道是不是最優解。暫時還想不到反例。

⑻ 請問數錢的貪婪演算法怎樣確保得到最優解

貪婪演算法：總是作出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，它所做出的僅是在某種意義上的局部最優解。
（註：貪婪演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，但對范圍相當廣泛的許多問題它能產生整體最優解。但其解必然是最優解的很好近似解。

基本思路：——從問題的某一個初始解出發逐步逼近給定的目標，以盡可能快的地求得更好的解。當達到某演算法中的某一步不能再繼續前進時，演算法停止

實現該演算法的過程：
從問題的某一初始解出發；
while 能朝給定總目標前進一步 do
求出可行解的一個解元素；
由所有解元素組合成問題的一個可行解；

基本要素：
1、 貪婪選擇性質：所求問題的整體最優解可以通過一系列局部最優的選擇，即貪婪選擇來達到。（與動態規劃的主要區別）
採用自頂向下，以迭代的方式作出相繼的貪婪選擇，每作一次貪婪選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題。
對於一個具體問題，要確定它是否具有貪婪選擇的性質，我們必須證明每一步所作的貪婪選擇最終導致問題的最優解。通常可以首先證明問題的一個整體最優解，是從貪婪選擇開始的，而且作了貪婪選擇後，原問題簡化為一個規模更小的類似子問題。然後，用數學歸納法證明，通過每一步作貪婪選擇，最終可得到問題的一個整體最優解。
2、最優子結構性質:包含子問題的最優解
1、 設有n個活動的安排，其中每個活動都要求使用同一資源，如演講會場，而在同一時間只允許一個活動使用這一資源。每個活動都有使用的起始時間和結束時間。問：如何安排可以使這間會場的使用率最高。
活動 起始時間 結束時間
1 1 4
2 3 5
3 0 6
4 5 7
5 3 8
6 5 9
7 6 10
8 8 11
9 8 12
10 2 13
11 12 14

演算法：一開始選擇活動1，然後依次檢查活動一i是否與當前已選擇的所有活動相容，若相容則活動加入到已選擇的活動集合中，否則不選擇活動i,而繼續檢查下一活動的相容性。即：活動i的開始時間不早於最近加入的活動j的結束時間。
Prodere plan;
Begin
n:=length[e];
a {1};
j:=1;
for i:=2 to n do
if s[i]>=f[j] then
begin a a∪{i};
j:=i;
end
end;

例1 [找零錢] 一個小孩買了價值少於1美元的糖，並將1美元的錢交給售貨員。售貨員希望用數目最少的硬幣找給小孩。假設提供了數目不限的面值為2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬幣。售貨員分步驟組成要找的零錢數，每次加入一個硬幣。選擇硬幣時所採用的貪婪准則如下：每一次選擇應使零錢數盡量增大。為保證解法的可行性（即：所給的零錢等於要找的零錢數），所選擇的硬幣不應使零錢總數超過最終所需的數目。

假設需要找給小孩6 7美分，首先入選的是兩枚2 5美分的硬幣，第三枚入選的不能是2 5美分的硬幣，否則硬幣的選擇將不可行（零錢總數超過6 7美分），第三枚應選擇1 0美分的硬幣，然後是5美分的，最後加入兩個1美分的硬幣。

貪婪演算法有種直覺的傾向，在找零錢時，直覺告訴我們應使找出的硬幣數目最少（至少是接近最少的數目）。可以證明採用上述貪婪演算法找零錢時所用的硬幣數目的確最少（見練習1）。

⑼ 貪心演算法 活動安排問題

這道題的貪心演算法比較容易理解，我就不多說明了，只是提到一下演算法思路1、建立數學模型描述問題。我在這里將時間理解成一條直線，上面有若干個點，可能是某些活動的起始時間點，或終止時間點。在具體一下，如果編程來實現的話，將時間抽象成鏈表數組，數組下標代表其實時間，該下標對應的鏈表代表在這個時間起始的活動都有哪些，具體參照程序注釋。2、問題分解。為了安排更多的活動，那麼每次選取佔用時間最少的活動就好。那麼從一開始就選取結束時間最早的，然後尋找在這個時間點上起始的活動，以此類推就可以找出貪心解。程序代碼：#include<stdio.h>
struct inode //自定義的結構體
{
int end; //表示結束時間
inode *next; //指向下一個節點的指針
};int main()
{
inode start[10001],*pt;
int a,b,i,num=0; //num負責計數，i控制循環，a，b輸入時候使用
for(i=0;i<10001;i++) //初始化
{
start[i].next=NULL;
}
while(scanf("%d %d",&a,&b)) //輸入並建立數據結構
{
if(a==0&&b==0) break;
pt=new inode; //創建新的節點，然後將該節點插入相應的位置
pt->end=b;
pt->next=start[a].next;
start[a].next=pt;
}
i=0;
while(i<10001) //進行貪心演算法，i表示當前時間
{
if(start[i].next==NULL)
{
i++; //該時間無活動開始
}
else
{
int temp=10001; //臨時變數，存儲該鏈表中最早的終止時間
for(pt=start[i].next;pt!=NULL;pt=pt->next)
{
if(pt->end<temp)
{
temp=pt->end;
}
}
i=temp; //將當前時間設置成前一子問題的終止時間
num++;
}
}
printf("%d\n",num); //列印結果
return 0;
}代碼並不一定是最快速的，但是可以求出貪心解，如果你做的是ACM編程題目，不保證能AC注釋我盡力寫了，希望對你有幫助。

⑽ 採用貪心演算法進行安排。對演算法的時間和空間復雜度進行分析

時間主要是 排序用時了，快速排序 一般是 o(n*logn)
空間 復雜度基本上是 0(1)