C++贪心算法解决活动选择问题的代码实现
"C++贪心算法实现活动安排问题(实例代码):介绍如何使用C++编程语言解决活动安排问题,通过贪心算法找到尽可能多的不冲突活动" 贪心算法是一种解决问题的策略,它在每一步都选择当前看起来最优的解决方案,即局部最优解,希望这些局部最优解组合起来能导致全局最优解。在活动安排问题中,贪心算法的目标是选择最多的互不冲突的活动进行安排。 活动安排问题通常设定为:有一系列活动,每个活动都有一个开始时间和结束时间,我们需要找出最多数量的活动,使得它们之间没有重叠。贪心算法在这里的策略是:每次选择结束时间最早的活动,这样可以保证在任何时候,我们都是在尝试安排尚未结束的活动中最早结束的那个。 以下是给出的C++代码实现: ```cpp #include<cstdio> #include<iostream> #include<ctime> #include<windows.h> #include<algorithm> #include<fstream> using namespace std; struct activity { int no; int start; int finish; }; bool cmp(const activity& x, const activity& y) { return x.finish < y.finish; // 按结束时间从小到大排序 } int greedySelector(int m, int solution[], struct activity activity[]) { int number = 1; solution[0] = 1; int i, j = 0, counter = 1; for (i = 1; i < m; i++) { if (activity[i].start >= activity[j].finish) { // 如果当前活动的开始时间不早于已选活动的结束时间 solution[i] = 1; j = i; counter++; } else { solution[i] = 0; } } cout << "The amount of activities is: " << counter << endl; cout << "The solution is: "; for (i = 0; i < m; i++) { if (solution[i] == 1) { cout << activity[i].no << ""; } } return counter; } int main(void) { // ... // 通常这里会添加读取活动数据的部分,然后调用greedySelector函数 // ... return 0; } ``` 在这个代码中,`activity`结构体表示一个活动,包含编号、开始时间和结束时间。`cmp`函数用于比较两个活动,按结束时间升序排列。`greedySelector`函数是核心部分,它遍历所有活动,每次选择结束时间最早的未被安排的活动,并更新解决方案数组`solution`。最后,`main`函数中应读取输入的活动数据,调用`greedySelector`并输出结果。 需要注意的是,贪心算法并不总是能得到全局最优解。对于活动安排问题,如果所有活动的结束时间都不相同,那么贪心算法可以找到最优解;但如果存在多个活动在同一时间结束,仅按结束时间选择可能无法找到最优解。因此,贪心算法的适用性取决于问题的具体特性。
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