贪心法——区间的最大覆盖数

探讨了在大规模数据集中如何高效寻找区间最大覆盖数量的方法。通过排除直接映射和排序对比的方案,最终采用贪心算法实现了问题的有效解决。

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此题来源于BestCode第20期第二题。

简单介绍下题意:

给一组区间,求在大的区间覆盖数。每组测试数据小于100000,每个区间的范围数Xi、Yi小于10的9次方.

想法:

看完题的第一反应联想到的是校门外的数,可以类似的开一个相应的数组表示区间,初始化为0,表示被覆盖的次数。每输入一个区间,将对应的区间+1。最后遍历一遍数组,输出最大值即可。但是仔细审题后发现不可以这么做,Xi与Yi的最大值过大,开不出这么大的数组。所以此种想法PASS

既然开不出这么大的数组,只能考虑着存每个区间的范围。开一个100000的二维数组a存每个区间的范围,然后用每个区间的start值在各个区间中进行比较存于数组b中,对数组b快速排序,输出最大值即可。但是此种方法超时,PASS

贪心就是我们的最终解法。当然这么巧妙地解法也不是我们的原创的,还是VID想起之前做的一道题,稍作该做改动才AC的。


算法:

设m表示区间个数,times初始化为0表示覆盖次数

1.对每组区间按左端点值sta进行排序.

2.当m不为0时循环以下操作.

①选出未被访问的全部两两不相交的区间,对每个区间做访问标记,同时m--;

②times++

这个方法的核心思想还是贪心。每次选出的不相交的区间可以想象成:选出不相交的区间,间断连接组成一条连线。剩下的区间之所以没被选中,肯定是因为与此条线的某个线段有交集(没交集就被合并了)。所以下次循环选出的连线,与之前的连线至少会有一点相交。所以说,我们能选出几条这样的连线,我们的区间最大覆盖数就是几。


这种算法的典型应用还有活动安排的问题和CPU处理进程问题。


附AC代码,其中先输入测试组数,其次输入每组区间数,最后输入各个区间(sta,end)。

#include<stdio.h>  
#include<stdlib.h>  
struct Table  
{  
   int sta;  
   int end;  
   int vist;  
};  
struct Table table[100005];  
int cmp(const void *a,const void *b)  
{  
  return (*(struct Table *)a).sta-(*(struct Table *)b).sta;  
}  
  
int main()  
{  
    int test,n,m,i,s,t,times,temp;  
    scanf("%d",&test);  
    while(test--)  
    {  
      scanf("%d",&n);  
      for(i=0;i<n;i++)  
      {  
        scanf("%d%d",&s,&t);  
        if(s>t)  
        {  
           s=s+t;  
           t=s-t;  
           s=s-t;  
        }  
  
        table[i].sta=s;  
        table[i].end=t;  
        table[i].vist=0;  
      }  
      qsort(table,n,sizeof(struct Table),cmp);  
      temp=0;  
      times=0;  
      m=n;  
      while(m)  
      {  
        for(i=0;i<n;i++)  
        {  
            if(!table[i].vist&&table[i].sta>temp)  
            {  
                temp=table[i].end;  
                table[i].vist=1;  
                m--;  
            }  
        }  
        temp=0;  
        times++;  
      }  
      printf("%d\n",times);  
    }  
  return 0;  
}





### 贪心算法区间覆盖中的应用 #### 问描述 区间覆盖是计算科学领域的一个经典优化问,其目标是在给定的一系列区间中选取尽可能少的区间来完全覆盖某个特定范围。该问可以通过贪心算法高效求解。 #### 解决方法概述 通过分析已知条件可以得出,在解决区间覆盖时,贪心策略的核心在于每次选择当前条件下最有利于扩展覆盖区域的区间[^1]。具体而言: - **局部最优决策**:对于每一个未被覆盖的部分,总是优先选择右端点最大的那个区间作为候选者。 - **全局最优保障**:这种选择方式能确保最终选出的区间量达到最小化的要求,因为每一次的选择都最大化了剩余部分可选空间的有效长度[^2]。 #### 实现步骤解析 以下是基于上述理论的具体实现逻辑: 1. 首先按照各区间左端点从小到大排序所有可用区间; 2. 初始化起点变量 `start` 和计器 `count` ,分别记录待覆盖起始位置以及所需区间目; 3. 进入循环直到整个目标范围都被成功覆盖为止: - 在满足左边界小于等于当前 `start` 的前提下寻找具有最大右边界的区间; - 更新新的起点至找到的最大右侧边界的下一个单位处,并增加计值; 4. 若无法继续延伸则判断是否存在可行解;如果存在返回总需求目否则输出零表示无合法配置可能。 #### 示例代码展示 下面提供了一段 Python 编写的伪代码用于演示如何利用贪心法处理此类问: ```python def min_intervals_to_cover(intervals, target_length): intervals.sort(key=lambda x:x[0]) # Sort by start point count = 0 current_end = 0 i = 0 n = len(intervals) while current_end < target_length: farthest = current_end while (i < n and intervals[i][0] <= current_end): farthest = max(farthest, intervals[i][1]) i += 1 if farthest == current_end: return 0 # No solution exists count += 1 current_end = farthest return count ``` 此函接收两个参——一个是代表各个独立区间的列表形式输入据集,另一个则是望得到的整体连续覆盖长度值target_length。它会依据前述原理逐步推进直至完成全部需求或者确认不可能达成预效果而提前终止运算过程并反馈相应状态码即'0'[ ^2 ].
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