贪心算法 活动安排问题

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。在活动安排问题中，贪心策略通常用于寻找局部最优解，尤其是在没有明确全局最优解或者解决全局问题代价过高的情况下。

例如，在活动选择问题（Activity Selection Problem）中，给定一系列按开始和结束时间排序的事件，目标是找到最大的子集，使得这些子集中的所有事件不会发生冲突，即每个时间点只有一个事件。贪心算法的一种常见方法是选择当前最早开始但未结束的事件，直到不能再添加更多的事件为止。这样做的前提是，当前的选择总是局部最优的，即当前选择的事件不与其他已选择事件的时间段重叠。

贪心算法解决活动安排问题的优点在于其简单性和效率，但并不能保证得出全局最优解，特别是当存在重叠区间或更复杂约束时。对于这类问题，有时候还需要结合其他算法如回溯法、动态规划等来求得更好的解决方案。

相关问题

贪心算法活动安排问题

贪心算法活动安排问题是一种利用贪心算法解决的问题。该问题要求高校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，使尽可能多的活动可以兼容地使用该公共资源。贪心算法的解决过程基于贪心选择性质，即通过一系列局部最优的选择来达到整体最优解。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。因此，通过贪心算法，我们可以高效地解决贪心算法活动安排问题。 [3

C语言贪心算法活动安排问题

以下是C语言贪心算法活动安排问题的实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 活动结构体
struct Activity {
    int start; // 开始时间
    int end; // 结束时间
};

// 比较函数，按照结束时间升序排序
int cmp(const void *a, const void *b) {
    return ((struct Activity *)a)->end - ((struct Activity *)b)->end;
}

// 贪心算法求解活动安排问题
void activitySelection(struct Activity activities[], int n) {
    // 按照结束时间升序排序
    qsort(activities, n, sizeof(struct Activity), cmp);
    // 第一个活动一定被选中
    int i = 0;
    printf("Selected activity: %d ", i);
    // 遍历剩余活动
    for (int j = 1; j < n; j++) {
        // 如果当前活动的开始时间晚于等于上一个活动的结束时间，则选中该活动
        if (activities[j].start >= activities[i].end) {
            printf("%d ", j);
            i = j;
        }
    }
}

int main() {
    // 测试数据
    struct Activity activities[] = {{1, 4}, {3, 5}, {0, 6}, {5, 7}, {3, 8}, {5, 9}, {6, 10}, {8, 11}, {8, 12}, {2, 13}, {12, 14}};
    int n = sizeof(activities) / sizeof(activities[0]);
    // 求解活动安排问题
    activitySelection(activities, n);
    return 0;
}