贪心算法求解活动安排是按活动的时间

⑴ OJ贪心算法，活动安排，求大神解答

按结束时间从小到大排序，之后从开始贪心即可

⑵ 使用贪心算法解决活动安排问题时使用什么优先贪心选择策略

贪心选择性质：所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择来得到。
就是说，你需要证明当前问题可以通过选择最好的那个元素（比如01背包，总能够通过选择当前重量最小的物品来得到最优解）来解决问题
证明：（每一步所做的贪心选择最终导致问题的整体最优解）
//基本思路：考察一个问题的最优解，证明可修改该最优解，使得其从贪心选择开始，然后用数学归纳法证明每一步都可以通过贪心选择得到最优解
1，假定首选元素不是贪心选择所要的元素，证明将首元素替换成贪心选择所需元素，依然得到最优解；
2，数学归纳法证明每一步均可通过贪心选择得到最优解

⑶ C语言程序问题——活动安排问题

题目出得不严密，题目要求是“计算安排的活动最多时会场使用时间”，但当“安排的活动最多”有多种安排方式，题目中却没说输出这多种方式中的哪一种的会场使用时间。例如 ：当有3项活动要安排，开始时间和结束时间分别是1 2、3 5、4 5，这时可以安排第一项和第二项活动，也可以安排第一项和第三项活动，前者的会场使用时间是5，后者是4，这时是输出4还是5，题目中没用指出。先假设测试数据不会出现上述情况，则利用贪心算法求解活动安排问题是一种最常用的方法：#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 贪心算法活动安排问题中....按结束时间的非减序排序是什么意思

就是升序排序

⑸ 算法怎么学

贪心算法的定义：

贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

解题的一般步骤是：

1.建立数学模型来描述问题；

2.把求解的问题分成若干个子问题；

3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解；

4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。

如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。

话不多说，我们来看几个具体的例子慢慢理解它：

1.活动选择问题

这是《算法导论》上的例子，也是一个非常经典的问题。有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…,an，教室同一时刻只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi 。一旦被选择后，活动ai就占据半开时间区间[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重叠，ai和aj两个活动就可以被安排在这一天。该问题就是要安排这些活动使得尽量多的活动能不冲突的举行。例如下图所示的活动集合S，其中各项活动按照结束时间单调递增排序。

关于贪心算法的基础知识就简要介绍到这里，希望能作为大家继续深入学习的基础。

⑹ 贪婪算法指的是什么

贪心算法是指在对问题进行求解时，在每－步选择中都采取最好或者最优（即最有利）的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的。

贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果（有时候会是最优解），但是都是相对近似（接近）最优解的结果。

例题、区间问题

问题描述：有n项工作，每项工作分别在si开始，ti结束。对每项工作，你都可以选择参加或不参加，但选择了参加某项工作就必须至始至终参加全程参与。

即参与工作的时间段不能有重叠（即使开始的时间和结束的时间重叠都不行）。限制条件：1<=n<=1000001<=si<=ti,=109样例：输入51 2 4 6 83 5 7 9 10输出3(选择工作1, 3, 5)。

⑺ 贪心算法的会场安排问题

查找有冲突的活动，将有冲突的放到第二个会场。
继续查找有冲突的活动，放到第三个会场。
就是贪心么。先按第一会场排，然后排第二会场、……
不知道是不是最优解。暂时还想不到反例。

⑻ 请问数钱的贪婪算法怎样确保得到最优解

贪婪算法：总是作出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
（注：贪婪算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题它能产生整体最优解。但其解必然是最优解的很好近似解。

基本思路：——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止

实现该算法的过程：
从问题的某一初始解出发；
while 能朝给定总目标前进一步 do
求出可行解的一个解元素；
由所有解元素组合成问题的一个可行解；

基本要素：
1、 贪婪选择性质：所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪婪选择来达到。（与动态规划的主要区别）
采用自顶向下，以迭代的方式作出相继的贪婪选择，每作一次贪婪选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。
对于一个具体问题，要确定它是否具有贪婪选择的性质，我们必须证明每一步所作的贪婪选择最终导致问题的最优解。通常可以首先证明问题的一个整体最优解，是从贪婪选择开始的，而且作了贪婪选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步作贪婪选择，最终可得到问题的一个整体最优解。
2、最优子结构性质:包含子问题的最优解
1、 设有n个活动的安排，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场，而在同一时间只允许一个活动使用这一资源。每个活动都有使用的起始时间和结束时间。问：如何安排可以使这间会场的使用率最高。
活动 起始时间 结束时间
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

算法：一开始选择活动1，然后依次检查活动一i是否与当前已选择的所有活动相容，若相容则活动加入到已选择的活动集合中，否则不选择活动i,而继续检查下一活动的相容性。即：活动i的开始时间不早于最近加入的活动j的结束时间。
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 [找零钱] 一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目不限的面值为2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬币。售货员分步骤组成要找的零钱数，每次加入一个硬币。选择硬币时所采用的贪婪准则如下：每一次选择应使零钱数尽量增大。为保证解法的可行性（即：所给的零钱等于要找的零钱数），所选择的硬币不应使零钱总数超过最终所需的数目。

假设需要找给小孩6 7美分，首先入选的是两枚2 5美分的硬币，第三枚入选的不能是2 5美分的硬币，否则硬币的选择将不可行（零钱总数超过6 7美分），第三枚应选择1 0美分的硬币，然后是5美分的，最后加入两个1美分的硬币。

贪婪算法有种直觉的倾向，在找零钱时，直觉告诉我们应使找出的硬币数目最少（至少是接近最少的数目）。可以证明采用上述贪婪算法找零钱时所用的硬币数目的确最少（见练习1）。

⑼ 贪心算法 活动安排问题

这道题的贪心算法比较容易理解，我就不多说明了，只是提到一下算法思路1、建立数学模型描述问题。我在这里将时间理解成一条直线，上面有若干个点，可能是某些活动的起始时间点，或终止时间点。在具体一下，如果编程来实现的话，将时间抽象成链表数组，数组下标代表其实时间，该下标对应的链表代表在这个时间起始的活动都有哪些，具体参照程序注释。2、问题分解。为了安排更多的活动，那么每次选取占用时间最少的活动就好。那么从一开始就选取结束时间最早的，然后寻找在这个时间点上起始的活动，以此类推就可以找出贪心解。程序代码：#include<stdio.h>
struct inode //自定义的结构体
{
int end; //表示结束时间
inode *next; //指向下一个节点的指针
};int main()
{
inode start[10001],*pt;
int a,b,i,num=0; //num负责计数，i控制循环，a，b输入时候使用
for(i=0;i<10001;i++) //初始化
{
start[i].next=NULL;
}
while(scanf("%d %d",&a,&b)) //输入并建立数据结构
{
if(a==0&&b==0) break;
pt=new inode; //创建新的节点，然后将该节点插入相应的位置
pt->end=b;
pt->next=start[a].next;
start[a].next=pt;
}
i=0;
while(i<10001) //进行贪心算法，i表示当前时间
{
if(start[i].next==NULL)
{
i++; //该时间无活动开始
}
else
{
int temp=10001; //临时变量，存储该链表中最早的终止时间
for(pt=start[i].next;pt!=NULL;pt=pt->next)
{
if(pt->end<temp)
{
temp=pt->end;
}
}
i=temp; //将当前时间设置成前一子问题的终止时间
num++;
}
}
printf("%d\n",num); //打印结果
return 0;
}代码并不一定是最快速的，但是可以求出贪心解，如果你做的是ACM编程题目，不保证能AC注释我尽力写了，希望对你有帮助。

⑽ 采用贪心算法进行安排。对算法的时间和空间复杂度进行分析

时间主要是 排序用时了，快速排序 一般是 o(n*logn)
空间 复杂度基本上是 0(1)