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

相关问题

贪心算法活动安排问题算法

贪心算法是一种通过每一步选择中的最优解来达到全局最优解的算法。在活动安排问题中，我们需要找到一种方案，能够安排最多的互不冲突的活动。具体的算法步骤如下：
1. 对于所有活动按照结束时间从早到晚进行排序；
2. 选择第一个活动，并记录其结束时间为last；
3. 从剩余的活动中，选择开始时间晚于或等于last的第一个活动，并将其记录下来；
4. 重复步骤3直到所有活动都被选完。

贪心算法活动安排问题c语言

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法思想，用于在求解最优化问题时进行决策。贪心算法每次都选择当前状态下的最优解，而不考虑对后续状态的影响。

在活动安排问题中，我们需要选择一系列互不冲突的活动，使得能够安排尽可能多的活动。假设我们有n个活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间。我们需要选择一些活动，使得它们互不冲突，并且能够安排尽可能多的活动。

以下是贪心算法解决活动安排问题的步骤：

1. 将所有活动按照结束时间从早到晚进行排序。
2. 选择第一个活动作为安排的第一个活动。
3. 从第二个活动开始，依次判断当前活动与已经安排的最后一个活动是否互不冲突。如果互不冲突，则将该活动加入安排中。
4. 重复步骤3，直到遍历完所有活动。

C语言实现贪心算法解决活动安排问题的代码如下所示：

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

typedef struct {
    int start;
    int end;
} Activity;

int compare(const void *a, const void *b) {
    return ((Activity *)a)->end - ((Activity *)b)->end;
}

void activitySelection(Activity activities[], int n) {
    qsort(activities, n, sizeof(Activity), compare);

    int i = 0;
    printf("Selected activities: %d ", i);

    for (int j = 1; j < n; j++) {
        if (activities[j].start >= activities[i].end) {
            printf("%d ", j);
            i = j;
        }
    }
}

int main() {
    Activity activities[] = {{1, 3}, {2, 5}, {4, 7}, {6, 9}, {8, 10}, {9, 12}};
    int n = sizeof(activities) / sizeof(activities);

    activitySelection(activities, n);

    return 0;
}

上述代码中，我们使用结构体`Activity`来表示每个活动的开始时间和结束时间。`compare`函数用于排序活动数组，将其按照结束时间从早到晚进行排序。`activitySelection`函数实现了贪心算法的具体逻辑，遍历排序后的活动数组，选择互不冲突的活动并输出其索引。