会场安排问题的算法思想

会安排问题通常可以使用贪心算法来解决。具体思想是，将所有的会议按照结束时间从小到大排序，然后从第一个会议开始，依次考虑每个会议能否安排在同一会场中。如果当前会场空闲，则将该会议安排在该会场；否则，新开一个会场，再将该会议安排在新的会场。这样依次遍历所有的会议，直到所有会议都被安排为止。

贪心算法的正确性在于，每次选择的是当前结束时间最早的会议，可以保证当前使用的会场数最少。如果选择的是结束时间较晚的会议，则可能需要使用更多的会场，导致最终使用的会场数增加。

算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为会议的数量，主要耗时在排序操作上。

相关问题

会场安排问题贪心算法

会场安排问题贪心算法的核心思想是选择局部最优解，即在最少的会场中安排足够多的活动。算法的具体步骤如下：

1. 将待安排的活动按照结束时间的先后顺序进行排序。
2. 初始化一个可安排的空闲时间段为0，表示当前没有任何会场被安排活动。
3. 遍历排好序的活动列表，对于每个活动：
- 如果当前活动的开始时间大于当前可安排的空闲时间段的结束时间，并且该活动未被安排过，则将该活动加入该会场，并更新当前可安排的空闲时间段为该活动的结束时间。
- 如果当前活动的开始时间小于等于当前可安排的空闲时间段的结束时间，表示该活动和已安排的活动有冲突，需要安排到下一个会场。
4. 遍历一次后，使用的会场数即为最少会场数。

下面是一个案例代码的示例：

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

struct Activity {
    int start, end;
    bool scheduled;
};

int arrange(int k, Activity *activities) {
    int count = k, room_avail = 0, room_num = 0;
    while (count > 0) {
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (activities[i].start > room_avail && !activities[i].scheduled) {
                room_avail = activities[i].end;
                activities[i].scheduled = true;
                count--;
            }
        }
        room_avail = 0;
        room_num++;
    }
    return room_num;
}

int main() {
    int k, room_num;
    cin >> k;
    Activity activities[k];
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        cin >> activities[i].start >> activities[i].end;
        activities[i].scheduled = false;
    }
    room_num = arrange(k, activities);
    cout << room_num << endl;
    return 0;
}

这个算法会将活动按照结束时间的先后顺序进行排序，然后遍历每个活动，选择合适的会场进行安排，直到所有的活动都被安排完毕。最终输出的结果是使用最少会场数的时间表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [会场安排问题（贪心算法）](https://blog.csdn.net/weixin_43553142/article/details/103571130)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

会场安排问题贪心算法java

会场安排问题是一个经典的贪心算法问题。该问题的描述如下：

假设有n个需要在同一会场举行的活动，每个活动i都有一个开始时间Si和结束时间Fi。若两个活动i和j满足Fi<=Sj或者Fj<=Si，则它们可以在同一会场举行。现在要求用最少的会场来安排这些活动，即求出最少的m，使得任意两个满足Fi<=Sj或者Fj<=Si的活动i和j都在不同的会场举行。

以下是Java代码实现：

import java.util.*;

public class MeetingRooms {
    public static int minMeetingRooms(int[][] intervals) {
        if(intervals==null || intervals.length==0)
            return 0;

        //按照开始时间排序
        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> a[0]-b[0]);

        //用堆来存储会议的结束时间
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
        pq.offer(intervals[0][1]);

        //遍历每个会议
        for(int i=1;i<intervals.length;i++){
            int[] curr = intervals[i];
            //如果当前会议可以加入到之前的会议室中
            if(curr[0]>=pq.peek()){
                pq.poll();
            }
            pq.offer(curr[1]);
        }

        return pq.size();
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[][] intervals = {{0, 30}, {5, 10}, {15, 20}};
        System.out.println(minMeetingRooms(intervals));
    }
}

在上述代码中，我们首先按照开始时间对所有会议进行排序。然后我们用一个小根堆来存储当前所有会议室的结束时间。我们遍历每一个会议，如果当前会议可以加入到之前的会议室中，则不需要增加会议室的数量。否则，我们需要增加一个新的会议室，即向小根堆中添加一个新的元素，表示新的会议室的结束时间。最后，小根堆的大小即为所需的最小会议室数量。

该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是会议的数量，因为要对所有会议进行排序。空间复杂度为O(n)，因为需要用一个小根堆来存储会议室的结束时间。