問題描述:
假設要在足夠多的會場里安排一批活動,并希望使用盡可能少的會場。設計一個有效的貪心算法進行安排(這個問題實際上是著名的圖著色問題。若將每一個活動作為圖的一個頂點,不相容活動間用邊相連。使相鄰頂點著有不同顏色的最小著色數,相應于要找的最小會場數)。
來換一個描述
為了能夠更加生動說明問題的整個過程,所以換一個類似的描述來契合《算法圖解》一書中的描述。
你沒法讓這些課都在這間教室上,因為有些課的上課時間有沖突。
你希望這間教室上盡可能多的課。如何選出盡可能多且時間不沖突的課程呢?
這個問題似乎很難,但算法卻簡單得讓人吃驚。具體做法如下:
- ①選出結束最早的課,它就是要在這間教室上的第一堂課。
- ②接下來,必須選擇第一堂課結束后才開始的課。同樣,你選擇結束最早的課,這將是要在這間教室上的第二堂課。
重復這樣做就能找出答案!下面來試一試。美術課的結束時間最早,為10:00 a.m,因此它就是第一堂課。
接下來的課必須在10:00 a.m后開始,且結束得最早。
英語課不行,因為它的時間與美術課沖突,但數學課滿足條件。最后,計算機課與數學課的時間是沖突的,但音樂課可以。
因此將在這間教室上如下三堂課。
貪婪算法很簡單:每步都采取最優的做法。在這個示例中,你每次都選擇結束最早的課。用專業術語說,就是你每步都選擇局部最優解,最終得到的就是全局最優解。聽上去有些神奇,但對于這個調度問題上,上述的簡單算法找到的就是最優解。
數據輸入
第一行有1個正整數k,表示有k個待安排的活動。接下來的k行中,每行有兩個正整數,分別表示k個待安排的活動開始時間和活動結束時間。時間以0點開始的分鐘計。
由于問題定義上有些紕漏,但通常,我們認為如果上一個活動在t時間結束,下一個活動最早應該在t+1時間開始(上述問題有一定出入)
代碼實現
考慮到用戶輸入并不會按照開始的時間或者結束的時間嚴格輸入,所以我們自己或許要加一個排序算法,這對我們自己遍歷也會提供方便:
private static int meeting_problem(int[] startTime,int[] endTime){
//一組活動數據的最優解
int maxresult = 1;
//冒泡排序,對startTime和endTime數據進行排序
for (int i = 0; i < endTime.length-1; i++) {
boolean canBreak = true;
for (int j = 1; j < endTime.length - i; j++) {
if (endTime[j-1] > endTime[j]) {
int temp = endTime[j - 1];
endTime[j-1] = endTime[j];
endTime[j] = temp;
int temp2 = startTime[j - 1];
startTime[j-1] = startTime[j];
startTime[j] = temp2;
canBreak = false;
}
}
if (canBreak) {
break;
}
}
// 記錄上一次活動的結束時間
int key = endTime[0];
for (int i = 1; i < endTime.length; i++) {
// 如果活動的開始時間能夠大于上一次活動的結束時間
if (startTime[i] - key >= 1){
//計數+1
maxresult ++;
//保存結束時間
key = endTime[i];
}
}
return maxresult;
}
結合輸入的代碼:
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int num = scanner.nextInt();
int[] results = new int[num];
for (int i = 0; i < num; i++) {
int a = scanner.nextInt();
int[] startTimes = new int[a];
int[] endTimes = new int[a];
for (int j = 0; j < a; j++) {
startTimes[j] = scanner.nextInt();
endTimes[j] = scanner.nextInt();
}
results[i] = (meeting_problem(startTimes, endTimes));
}
for (Integer result:results) {
System.out.println(result);
}
}
這里直接引用了 黑白咖 的文章:http://www.lxweimin.com/p/0ce92abe862d 中的代碼。
另外一種思路
我們也可以通過找最大重疊數來完成,這里不符合貪心策略,所以就不作深入研究。
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