[code="java"]def greedySelector(n,a,b)
b[0]=true
j=0
for i in 1..n-1
if(a[i][0]>=a[j][1])
b[i]=true
j=i
else
a[i]=false
end
end
c=b.select{|x|x==true}.size
end
a=[[1,23],[12,28],[25,35],[27,80],[36,50]]
p a.sort!{ |x,y|x[1]<=>y[1}
b=[]
n=a.size
p greedySelector(n,a,b)
活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的一个很好的例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供一个简单漂亮的方法,是尽可能多的活动能兼容的使用公共资源。
当然这个问题也可以采用另外一种更为高效的算法,当然没有采用贪心策略。将n个活动1..n看做实直线上的n个半闭活动区域[s[i],f[i]),所讨论的问题实际上时求这n个半闭区间的最大重叠数
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- 2009-06-30 09:53
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