下面给出了活动安排问题的算法的伪代码,其中空白处应分别填入Si
时间: 2023-12-15 14:15:56 浏览: 41
以下是活动安排问题的贪心算法的伪代码:
```
1. 按照结束时间的非降序排列所有活动,存储在数组a中。
2. 定义变量last为上一个已选活动的结束时间,初始时last=0。
3. 定义变量ans为已选活动的数量,初始时ans=0。
4. 对于a中的每个活动,依次执行以下操作:
a. 如果该活动的开始时间晚于等于last,则将该活动加入解集,令last等于该活动的结束时间,令ans加1。
5. 返回ans。
```
对于第4a行,空白处应填入该活动的开始时间Si。
相关问题
下面给出了活动安排问题的算法的伪代码,其中空白处应分别填入( )
以下是活动安排问题的贪心算法的伪代码:
```
1. 按照结束时间的非降序排列所有活动,存储在数组a中。
2. 定义变量last为上一个已选活动的结束时间,初始时last=0。
3. 定义变量ans为已选活动的数量,初始时ans=0。
4. 对于a中的每个活动,依次执行以下操作:
a. 如果该活动的开始时间晚于等于last,则将该活动加入解集,令last等于该活动的结束时间,令ans加1。
5. 返回ans。
```
对于第5行,空白处应填入返回已选活动的数量ans。
贪心算法会场安排问题算法思路以及伪代码
贪心算法会场安排问题的思路是尽可能将会议安排在同一时间举行,从而减少会场数量。具体实现方法如下:
1. 将所有会议按照结束时间从早到晚排序。
2. 从第一个会议开始往后遍历,将第一个会议安排在第一个会场。
3. 对于后续的每一个会议,判断其开始时间是否早于已有会场的结束时间,如果早于则将其安排在该会场,否则新开一个会场。
4. 重复步骤3直到所有会议都安排完毕。
以下是该算法的伪代码实现:
```
sort(meetings) // 将所有会议按照结束时间从早到晚排序
rooms = [] // 存放每个会场的结束时间
for meeting in meetings:
for i in range(len(rooms)):
if meeting.start_time >= rooms[i]:
rooms[i] = meeting.end_time
break
else:
rooms.append(meeting.end_time)
return len(rooms) // 返回会场数量
```
该算法的时间复杂度为O(nlogn),主要由排序操作决定。
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