贪心法--活动安排问题
问题描述：现有一批活动，有开始时间和结束时间，如何合理的安排使得尽可能多的活动得以开展；
活动 | 讲座 | 会议 | 演出 | 电影 | 辩论赛 | 考试 |
|---|---|---|---|---|---|---|
开始时间 | 1 | 3 | 0 | 5 | 3 | 7 |
结束时间 | 3 | 4 | 4 | 7 | 6 | 8 |
解题思路：如何才能保证安排更多的活动呢？肯定是越早结束越好。所以首先对结束时间按升序排序，再依此选取符合的。比如说，肯定是先选讲座，然后可以选会议和演出，但是演出的开始时间是0，不符合，所以选会议，辩论赛开始时间是3，不符合所以选电影，最后选考试。
首先是活动的定义：
name=["讲座","会议","演出","电影","辩论赛","考试"]
start=[1,3,0,5,3,7]
end=[3,4,4,7,6,8]然后，我们要对活动结束时间进行排序，同时，这种排序要影响到name和开始时间start。我们可以用元祖来进行配对，然后对元祖排序，相应的name和start也就改变了。
name_end =list(zip(name,end))
activity=sorted(activity,key=lambda x:x[1])
name_end =sorted(name_end,key=lambda x:x[1])
print(activity)
print(name_end)
然后再重新取出start，end
start = [i[0] for i in activity]
end=[i[1] for i in activity]
print(start)
print(end)
最后就是核心算法。由于结束时间已经是排好序的了，我们只要关注于开始时间，如果和前面的结束时间没有冲突，就可以进行这个活动。
def greedy_activity(start,end,n):
#定义一个数组，用于存储该活动是否可以进行
tmp=[True for _ in range(n)]
#第一个活动肯定是可以进行的
j=0
#遍历剩下的
for i in range(1,n):
#如果开始时间大于前一个的结束时间
if start[i]>=end[j]:
#则将其置为True
tmp[i]=True
#当前的活动变为i
j=i
else:
#否则该活动不能进行
tmp[i]=False
return tmp最后，我们根据tmp数组查找哪些活动可以进行：
tmp = greedy_activity(start,end,len(name))
res = [name_end[i][0] for i in range(len(name_end)) if tmp[i]==True]
print(res)
也就是这四个活动。
总结：贪心算法就是要让每一步都最优。
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原始发表：2019-11-25 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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