贪心算法解决活动安排问题

"这是一个关于活动安排问题的编程任务，使用贪心算法来解决。目标是找到安排k个不冲突活动的最小会场数。给定每个活动的开始和结束时间，算法应能输出最少需要的会场数量。提供的代码片段包含快速排序函数以及用于计算活动所需的会场数的贪心算法函数。" 在这个问题中，我们面临的是一个典型的活动选择问题，它可以通过贪心策略来解决。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。在这个特定的问题中，我们希望尽可能地减少使用的会场数量。 活动安排问题的贪心策略是这样的：我们首先按照结束时间对所有活动进行排序，然后依次选择最早结束的活动，只要这个活动与之前已选择的活动不冲突（即它的开始时间晚于已选活动的结束时间），就将其放入当前会场。如果新的活动与之前任何已安排的活动冲突，我们就将其放入一个新的会场。通过这种方式，我们总是选择在当前状态下能放入最多活动的会场，从而期望达到全局最优。 给定的代码片段包括两个模板函数：`fnPartition` 和 `fnQuickSort`，它们实现了一个快速排序算法，用于对活动的结束时间进行排序。`fnSchedule` 函数是关键的贪心算法函数，它接收活动的开始时间和结束时间数组，以及开始和结束的索引，返回所需会场的最小数量。 在 `main` 函数中，用户输入活动的数量，然后程序读取每个活动的开始和结束时间。这些时间值被存储在动态分配的数组 `st` 和 `et` 中。接着，`fnSchedule` 函数被调用，计算并输出最少需要的会场数量。 需要注意的是，尽管提供的代码片段展示了算法的基本思路，但在实际应用中，可能需要考虑更多细节，例如错误处理、内存管理以及输入验证等。此外，为了确保算法的正确性，还需要进行充分的测试，涵盖各种可能的输入情况，包括边界条件和异常情况。