一份贪心算法区间调度问题解法攻略，拿走不谢

作者 | labuladong

来源 | labuladong（ID:labuladong）

【导读】什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。

比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。

什么是贪心选择性质呢，简单说就是：每一步都做出一个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优。注意哦，这是一种特殊性质，其实只有一小部分问题拥有这个性质。

比如你面前放着 100 张人民币，你只能拿十张，怎么才能拿最多的面额？显然每次选择剩下钞票中面值最大的一张，最后你的选择一定是最优的。

然而，大部分问题都明显不具有贪心选择性质。比如打斗地主，对手出对儿三，按照贪心策略，你应该出尽可能小的牌刚好压制住对方，但现实情况我们甚至可能会出王炸。这种情况就不能用贪心算法，而得使用动态规划解决，参见前文动态规划解决博弈问题。

一、问题概述

言归正传，本文解决一个很经典的贪心算法问题 Interval Scheduling（区间调度问题）。给你很多形如[start,end]的闭区间，请你设计一个算法，算出这些区间中最多有几个互不相交的区间。

举个例子，intvs=[[1,3],[2,4],[3,6]]，这些区间最多有两个区间互不相交，即[[1,3],[3,6]]，你的算法应该返回 2。注意边界相同并不算相交。

这个问题在生活中的应用广泛，比如你今天有好几个活动，每个活动都可以用区间[start,end]表示开始和结束的时间，请问你今天最多能参加几个活动呢？

二、贪心解法

这个问题有许多看起来不错的解决思路，实际上都不能得到正确答案。比如说：

也许我们可以每次选择可选区间中开始最早的那个？但是可能存在某些区间开始很早，但是很长，使得我们错误地错过了一些短的区间。

或者我们每次选择可选区间中最短的那个？或者选择出现冲突最少的那个区间？这些方案都能很容易举出反例，不是正确的方案。

正确的思路其实很简单，可以分为以下三步：

从区间集合 intvs 中选择一个区间 x，这个 x 是在当前所有区间中结束最早的（end 最小）。
把所有与 x 区间相交的区间从区间集合 intvs 中删除。
重复步骤 1 和 2，直到 intvs 为空为止。之前选出的那些 x 就是最大不相交子集。

把这个思路实现成算法的话，可以按每个区间的end数值升序排序，因为这样处理之后实现步骤 1 和步骤 2 都方便很多:

现在来实现算法，对于步骤 1，由于我们预先按照end排了序，所以选择 x 是很容易的。关键在于，如何去除与 x 相交的区间，选择下一轮循环的 x 呢？

由于我们事先排了序，不难发现所有与 x 相交的区间必然会与 x 的end相交；如果一个区间不想与 x 的end相交，它的start必须要大于（或等于）x 的end：

下面看下代码：

三、应用举例

下面举例几道 LeetCode 题目应用一下区间调度算法。

第 435 题，无重叠区间：

我们已经会求最多有几个区间不会重叠了，那么剩下的不就是至少需要去除的区间吗？

int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) { int n = intervals.length;  return n - intervalSchedule(intervals);
}

第 452 题，用最少的箭头射爆气球：

其实稍微思考一下，这个问题和区间调度算法一模一样！如果最多有n个不重叠的区间，那么就至少需要n个箭头穿透所有区间：

只是有一点不一样，在intervalSchedule算法中，如果两个区间的边界触碰，不算重叠；而按照这道题目的描述，箭头如果碰到气球的边界气球也会爆炸，所以说相当于区间的边界触碰也算重叠：

所以只要将之前的算法稍作修改，就是这道题目的答案：

int findMinArrowShots(int[][] intvs) {    // ...  for (int[] interval : intvs) {  int start = interval[0];   // 把 &gt;= 改成 &gt; 就行了 if (start &gt; x_end) { count++;  x_end = interval[1];   }   }   return count;
}

这么做的原因也不难理解，因为现在边界接触也算重叠，所以start == x_end时不能更新区间 x。

本文终。对于区间问题的处理，一般来说第一步都是排序，相当于预处理降低后续操作难度。但是对于不同的问题，排序的方式可能不同，这个需要归纳总结，以后再写写这方面的文章。

(*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系作者)

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