贪心算法-活动安排问题

贪心算法在活动安排问题中起到关键作用,确保尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。通过对活动的开始时间、结束时间和兼容性进行操作,该算法能找出整体最优解。给出的Java代码示例展示了如何实现这一过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

	对于活动安排问题,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,使尽可能多的安排活动能兼容的使用公共资源。
	贪心算法不能总是得到整体问题的最优解,但对于活动安排问题,贪心算法却总能得到整体的最优解。
	可以将所有活动的开始时间、终止时间以及活动的标记(活动是否可以举办)分别放在三个数组中,然后对三个数组进行操作。
	将第一个活动设为可举办,然后后面的每一个活动的开始时间都要大于前一个活动的结束时间,设标记为可举办,否则设为不可举办。
public class ActivityArrangement
{
	public static void main(String args [])
	{
		int count=0;
		int s [] = {1,3,0,5,3,5,6 ,8 ,8 ,2 ,12};	//活动的起始时间
		int f [] = {4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14};	//活动的终止时间
		boolean a [] = new boolean [11];			//活动是否可以举办
		count = greedselector(s,f,a);				
		for (int i = 0;i <= 10;i ++)
		   if (a [i] == true){
			  count++;
		      System.out.println("第" + (i+1) + "项活动可以举办");
		   }
		System.out.println(">>>"+"可举办" + count + "项活动");
	}
	
	/**
	 * 
	 * @param s
	 * @param f
	 * @param a
	 * @return
	 */
	public static int greedselector(int [] s,int [] f,boolean [] a)
	{	
		a[0]=true;		//第一项活动可举办
		int j = 1;
		for (int i = 1;i < s.length;i ++)
		{
			if (s[i] >= f[j])	//寻找下一个可举办的活动
		  {
		  	a [i] = true;		//设置这个活动可举办
		  	j = i;
		  }	
		  else a [i] = false;	//设置这个活动不可举办
		}
		return 0;
	}
}



                
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