贪心法活动安排问题 设有n个活动的集合时间复杂度
时间: 2024-05-18 22:16:18 浏览: 203
这是一个经典的贪心算法问题,也称为区间调度问题。算法的思想是每次选择结束时间最早的活动,以便为后续活动留出更多的时间。
具体实现可以按照以下步骤:
1. 将所有活动按照结束时间从早到晚排序。
2. 选择第一个活动作为已安排的活动。
3. 依次选择剩余活动中结束时间最早且与已安排的活动不重叠的活动。
4. 重复步骤3直到所有活动都被安排。
时间复杂度为 O(nlogn),其中n为活动数,主要消耗时间的是排序操作。
需要注意的是,这种贪心策略在一些特殊情况下可能不是最优的,比如某个活动的时间非常长,可能会导致后续活动无法安排。因此在实际应用中需要根据具体情况来选择算法。
相关问题
java用贪心法写活动选择问题的时间复杂度
活动选择问题是一个经典的贪心算法问题,使用贪心算法可以在O(nlogn)的时间复杂度内解决。具体实现步骤如下:
1. 对活动按结束时间进行升序排序。
2. 选择第一个活动作为起点,依次选择结束时间与上一个已选择活动不重合的活动。
在第一步中,排序的时间复杂度为O(nlogn)。在第二步中,我们需要遍历每个活动,判断是否与上一个已选择活动重合,这个过程的时间复杂度为O(n)。因此,整个算法的时间复杂度为O(nlogn)。
以下是Java代码示例:
```java
public static int getMaxActivities(int[] start, int[] end) {
int n = start.length;
int count = 1;
int lastEnd = end[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (start[i] >= lastEnd) {
count++;
lastEnd = end[i];
}
}
return count;
}
```
其中,start和end分别是活动的开始时间和结束时间,getMaxActivities方法返回最多可以选择的活动数量。
贪心算法活动安排时间复杂度
贪心算法活动安排的时间复杂度是O(nlogn),其中n是活动的数量。这是因为在贪心算法中,我们需要对活动按照结束时间进行排序,这个排序的时间复杂度是O(nlogn)。然后,在遍历排序后的活动列表时,每次选择结束时间最早的活动,这个步骤的时间复杂度是O(n)。因此,贪心算法活动安排的总体时间复杂度是O(nlogn)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [算法分析-贪心算法](https://blog.csdn.net/qq_51922077/article/details/125579013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【趣学算法】贪心算法](https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/127487149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]