会议安排问题C++贪心算法

文章目录

1. 实现活动安排问题的贪心算法
2.问题建模；
3.算法设计；
4.编码实现；
5.测试数据；
6.程序运行结果；
7.算法分析；

1. 实现活动安排问题的贪心算法

1.认真审阅题目，明确题目的已知条件和求解的目标；
给定n个会议的开始时间和结束时间，求解在尽可能的选择更多的会议来使用资源

2.问题建模；

3.算法设计；

（1）初始化：将n各会议的开始时间存储在数组B中，将n各会议的结束时间存储在十足E中，且按照结束时间的非减排序；e1 <= e2 ……,数组B需要做相应的调整，采用集合A来存储问题的解，即所选择的会议集合，会议i如果在集合A中，当且仅当A[i] = true
（2）根据贪心策略，算法GreedySelector首先选择会议1，即当A[1] = true
（3）依次扫描每一个会议，如果会议i的开始时间不小于最后一个选入集合A中的会议的结束时间，即会议i与A中会议相容，即将会议i加入集合A中，否则，放弃会议i,继续检查下一个会议与集合A中会议的相容性

4.编码实现；

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node
{int start, end;
}greedytime[10010];
int cmp(node a, node b){return a.end < b.end;
}
void GreedySelector(int n, struct node time[], bool A[]){//E中存放的是结束时间，按照非减序排列，B中做相应的调整int i, j;A[1] = true;int begin = time[1].end;j = 1;//首先将第一个 会议放入A中 i = 2;//用数组中第二个元素的开始时间与第一个的结束时间相比较，判断是否相容 while(i <= n){if(time[i].start >= begin){A[i] = true;//如果相容，则将该会议加入A数组中 begin = time[i].end;}else{A[i] = false;}i++;}
} int main(){int n;cin >> n;for(int i = 1; i <= n; i++){cin >> greedytime[i].start;//输入开始时间 cin >> greedytime[i].end;//输入结束时间 }bool A[10010];int count = 0;sort(greedytime,greedytime+n,cmp); GreedySelector(n,greedytime,A);for(int i = 1; i <= n; i++){if(A[i] == true){count++; } }cout << "可以安排" << count << "个会议" << endl;return 0;
}

5.测试数据；

第一组：
输入：

输出：可以安排两个会议

输出： 可以安排4个会议

6.程序运行结果；

7.算法分析；

从GreedySelector算法的描述中可以看出，该算法的时间主要消耗在将搞个活动按结束时间从小到大排序操作。若采用快速排序算法进行排序，算法的时间复杂性为O（nlogn）。显然该算法的空间复杂性是常数阶S（N） =
O（1）

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