贪心算法
原理：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
特性：贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。能够用贪心算法求解的问题一般具有两个重要特性：贪心选择性质和最优子结构性质。
如题：给出一组活动，告诉每个活动的开始时间和结束时间，要求出算出能参加的最多活动的数量或者活动的起止时间
贪心算法思路：
用两个数组s，f分别存储活动的起止时间，根据活动的结束时间对活动进行一个非减的活动序列，同样活动的开始时间list也要做对应的调整，这里博主是通过冒泡排序同步交换的，举例：活动（1，4）（2，3）（3，5）那么我们得到的
s = [2,1,3] f = [3,4,5]
通过比较下一个活动的开始时间与上一个活动的结束时间的大小关系，确定这两个活动是否是相容的，如果开始时间大于结束时间，则相容，反之不相容,代码如下
#用冒泡排序对结束时间进行排序，同时得到对应的开始时间的list
def bubble_sort(s,f):
for i in range(len(f)):
for j in range(0,len(f)-i-1):
if f[j] > f[j+1]:
f[j], f[j+1] = f[j+1],f[j]
s[j],s[j+1] = s[j+1],s[j]
return s,f
def greedy(s,f,n):
a = [True for x in range(n)]
#初始选择第一个活动
j = 0
for i in range(1,n):
#如果下一个活动的开始时间大于等于上个活动的结束时间
if s[i] >= f[j]:
a[i] = True
j = i
else:
a[i] = False
return a
n = int(input())
arr = input().split()
s = []
f = []
for ar in arr:
ar = ar[1:-1]
start = int(ar.split(',')[0])
end = int(ar.split(',')[1])
s.append(start)
f.append(end)
s,f = bubble_sort(s,f)
A = greedy(s,f,n)
res = []
for k in range(len(A)):
if A[k]:
res.append('({},{})'.format(s[k],f[k]))
print(' '.join(res))
执行结果如下：输入11个活动的起止时间，输出相容的活动的起止时间
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。