田忌赛马：贪心算法解决事件序列与区间覆盖问题

本资源主要讨论了田忌赛马的经典版本作为贪心算法的一个实例，并介绍了贪心算法的基本概念和应用。贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下看起来最优或局部最优决策的方法，但并不保证一定能找到全局最优解，需要在特定问题中证明其有效性。 首先，课程围绕"ACM程序设计"展开，讲述了杭州电子科技大学刘春英教授的课程内容，强调了问题解决的简单性（Easy级别）。其中提到的"每周一星（4）：一剑封喉"可能是课程中的一个挑战题目，用于实践贪心算法。 在第五讲中，正式引入了"贪心算法"的概念，通过"FatMouse'Trade"的例子解释，贪心策略意味着在每一步决策时都追求即时的好处，而不考虑整个过程的长远影响。特别提示，使用贪心算法寻找问题的全局最优解之前，必须确保贪心策略能够保证解决方案的最优性。 举例来说，课程中讨论了两个实际问题： 1. 事件序列问题：给定一系列事件的发生和结束时间，要求找到一个包含最长不重叠事件序列。这个问题展示了如何利用贪心策略，即优先选择开始最早且不与已有事件冲突的事件，来构建最长序列。通过证明，可以确定这种方法的有效性。 2. 区间覆盖问题：在这个问题中，目标是用最少的线段覆盖M个区间，每个线段长度可变且不超过N个。贪心方法可能涉及选择最短的线段来覆盖尽可能多的区间，但再次强调，这种策略可能需要先验证它是这个问题的最优解策略。 最后，课程鼓励学生思考和分享自己的解题思路，并提出了一个思考题"2037年暑假不AC"，可能是针对这些问题或其他相关问题的进一步挑战。这个资源提供了一个实用且理论结合实际的贪心算法教学框架，帮助学生们理解和应用贪心策略解决实际问题。