请设计算法确定在一天内最多可以安排多少个互不重叠的会议。python

这个问题可以使用动态规划（Dynamic Programming）来解决，通常称为“0-1背包”问题的变种。在这个场景下，每个会议可以用一个二元变量表示是否参加，我们关心的是最大容量（即可以安排的会议数）而不关心重量。以下是Python的一个简单解决方案：

def max_meetings(rooms, meetings):
    n = len(meetings)
    
    # 初始化一个二维数组 dp，dp[i][j] 表示前 i 个会议在 j 个可用房间的情况下能安排的最大会议数
    dp = [[0 for _ in range(len(rooms) + 1)] for _ in range(n + 1)]
    
    # 枚举每个会议室的数量
    for r in rooms:
        # 如果只有一个会议室，直接检查当前会议是否能加入
        for i in range(1, n + 1):
            if not meetings[i - 1].overlaps_with(r):
                dp[i][r] = max(dp[i][r], dp[i - 1][r] + 1)
        
    return dp[n]

# 假设我们有以下数据：
rooms = [6, 8]  # 两个会议室的可用时间长度
meetings = [
    {"start": 0, "end": 4},  # 第一个会议需要4个小时
    {"start": 2, "end": 5}   # 第二个会议冲突，只能在第二个会议室
]  

max_meetings(rooms, meetings)

这个算法的时间复杂度是 O(n * m)，其中 n 是会议数量，m 是房间数量。