?今天要给大家介绍的内容是数据结构中一种较为重要的思想：动态规划（dynamic programming），听到这里，可能很多小伙伴会觉得这个词很陌生，觉得这是一种很复杂的思想，学习起来很困难，其实并不是这样，动态规划所讲述的知识与动态与规划并无太大关联。 目录1. 动态规划的定义2.问题引入2.1 青蛙跳台阶2.2 买卖股票挣钱最多2.3 机器人寻路问题3. 总结4.参考资料 ? 当你能够理解并
一个递归解 设c[i][j]为Sij中最大兼容子集中的活动数目，当Sij为空集时，c[i][j]=0；当Sij非空时，若ak在Sij的最大兼容子集中被使用，则则问题Sik和Skj的最大兼容子集也被使用，故可得到c[i][j] = c[i][k]+c[k][j]+1。当i≥j时，Sij必定为空集，否...
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2014-11-07 10:31:00
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目录一、动态规划算法介绍二、动态规划算法最佳实践-背包问题示例需求三、动态规划算法最佳实践-背包问题思路图解四、动态规划算法最佳实践-背包问题思路分析五、动态规划算法最佳实践-背包问题代码实现 一、动态规划算法介绍动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解的处理算法；动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题
问题表述：设有n个活动的集合E = {1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si < fi 。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si, fi)内占用资源。若区间[si, fi)与区间[s
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2023-05-05 23:51:53
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算法标签 贪心题目思路代码#include<iostream>#include<algorithm>#include
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2023-03-20 15:02:46
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活动安排问题时间限制(普通/Java) : 3000 MS/ 9000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte总提交 : 202 测试通过 : 55比赛描述设有n个活动的集合E={1,2，……，n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内
贪心算法 先对活动按照结束时间升序排序，此处省略排序步骤 贪心策略是：只要后者的开始时间大于等于前者的结束时间（即s[i]>=f[j]）就选择 #include <iostream> using namespace std; const int N=1005; int GreedySelector(
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2021-07-15 10:39:30
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问题活动选择问题是一个调度竞争共享资源的多个活动的问题。 设有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源（如，演讲会场），而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合。每个活动i都有一个要求使用该资源的开始时间si和一个结束时间fi,且si<fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si, fi)
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2023-06-12 17:30:03
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1、贪心思想：贪心算法总是作出在当前看来最好的选择，也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似2、基本要素： 1）贪心选择性质：只所求问题的整体最优解可以通过一系
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2023-09-19 03:37:31
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活动举办流程前期赞助合作事宜场地选择二课流程物料准备宣传中期BEFOREINGAFTER善后 前期赞助合作事宜1.准备一份具体策划书，将所有流程、物料、人员、预期、可行性、奖品详细说明。 2.与赞助商联系，预约好洽谈时间。 3.提前准备好墨水，与赞助商见面商讨合作事宜（物料，奖品）。场地选择公共教室使用找李文婷老师开具证明（使用多媒体）。去宏远楼和13教盖章。当天凭借借用单拿卡用教室。九号教学楼
活动安排问题（贪心、Java）问题分析代码 又是好久没更，最近一直在忙杂七杂八的，更一个算法作业吧。问题X轴上有N条线段，每条线段有1个起点S和终点E。最多能够选出多少条互不重叠的线段。（注：起点或终点重叠，不算重叠）。或者设有n个活动的集合E＝{1，2，…，n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si
A - 活动安排问题 有若干个活动，第i个开始时间和结束时间是[Si,fi)，同一个教室安排的活动之间不能交叠，求要安排所有活动，最少需要几个教室？ Input第一行一个正整数n (n <= 10000)代表活动的个数。 第二行到第(n + 1)行包含n个开始时间和结束时间。 开始时间严格小于结束时
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2017-12-27 23:16:00
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上次写的0-1背包问题解决方法是动态规划，其实有的人一看到0-1背包问题时第一反应就是使用贪心法来解决问题。但是贪心法求的结果并不一定就是最优解，举个例子： 用word画的，质量不是很好，凑合着看吧先。。。 可以看出来，贪心法先放最大的最后却不一定得到最大的价值。所以用贪心法解决0-1问题是不靠普的。说着说着就有点离题了~\(≧▽≦)/~
输入
第1行：1个数N，线段的数量(2 <= N <= 10000)
第2 - N + 1行：每行2个数，线段的起点和终点(-10^9 <= S,E <= 10^9)
输出
输出最多可以选择的线段数量。
输入示例
3
1 5
2 3
3 6
输出示例
2
请选取你熟悉的语言，并在下面的代码框中完成你的程序，注意数据范围，最终结果会造成Int32溢出
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2017-08-12 20:46:00
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活动安排问题 X轴上有N条线段，每条线段有1个起点S和终点E。最多能够选出多少条互不重叠的线段。（注：起点或终点重叠，不算重叠）。 例如：[1 5][2 3][3 6]，可以选[2 3][3 6]，这2条线段互不重叠。 1 2 3 4 完 活动安排问题 X轴上有N条线段，每条线段有1个起点S和终点E
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2017-08-28 23:04:00
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/** * 活动安排问题 * 一些项目要占用一个会议室宣讲，会议室不能同时容纳两个项目 * 的宣讲。 给你每一个项目开始的时间和结束的时间(给你一个数 * 组，里面 是一个个具体的项目)，你来安排宣讲的日程，要求会 * 议室进行 的宣讲的场次最多。返回这个最多的宣讲场次。 */import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;...
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2023-02-20 10:14:13
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# 活动安排问题 Python 实现
## 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用 Python 解决活动安排问题。活动安排问题是一类经典的优化问题，目标是找到一种最佳的方式来安排一系列活动，使得活动之间不冲突并且尽可能多地进行。
## 流程概述
下面是解决活动安排问题的一般流程，我们将按照这个流程逐步进行说明和实现。
```
graph TB
A[定义活动类] --> B[读取活动
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2023-08-23 10:59:06
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活动选择问题 (动态规划解决、贪心算法解决）学贪心不贪心
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2021-08-01 20:51:43
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动态规划算法（Dynamic Programming）是一种通过将原问题分解为相互重叠的子问题的方式来求解复杂问题的算法。它通常用于求解最优化问题，其核心思想是将问题分解为若干个子问题，通过保存子问题的解来避免重复计算，从而实现对问题的高效求解。算法思想： 动态规划算法的核心思想是利用子问题的最优解来求解原问题的最优解。动态规划算法通常分为以下三个步骤：1.定义子问题：将原问题分解为若干个子问题，
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2023-08-17 15:21:29
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【贪心法】－－活动安排问题1、活动安排 设有n个活动的集合 E ＝ {1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。 每个活动 i 都有一个要求使用该资源的起始时间 si 和一个结束时间 fi，且 si ＜ fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间
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2021-08-25 14:17:13
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