n個活動組成的集合s=，每個活動ai有個開始時間si和結束時間fi，且0<=si如果區間[si,fi)和[sj,fj)互不重疊，稱活動ai和aj是相容的。
活動選擇問題的最優子結構：
sij=∪akj
整個問題的最優解也是s_的乙個解。
乙個遞迴解：
將動態規劃解轉為貪心解：
對於任意非空子問題sij，設am是sij中具有最早結束時間的活動：fm=min
那麼，1) 活動am在sij的某最大相容活動子集中被使用。
2) 子問題sim為空，所以選擇am將使子問題smj為唯一可能非空的子問題。
遞迴貪心演算法
迭代貪心演算法
a =
i = 1
for (int m=2;m<=n;m++)
i = m}}
16.1-2 假設不再總是選擇第乙個結束的活動，而選擇最後乙個開始、且與之前選入活動相容的活動。說明如何成為貪心演算法，並證明能得到最優解。
16.1-3 假設要對很多個教室對一組活動進行排程。我們希望使用盡可能少的教室來排程所有的活動。請給出乙個有效的貪心演算法，來確定哪乙個活動應使用哪乙個教室。
16.1-4 並不是所有貪心都正確- -。
演算法導論 16 1 活動選擇（貪心演算法）
最優化問題的演算法往往都包含一系列的步驟，每個步驟都要做出最優化的選擇 相對全域性來說也是最優的 貪心演算法所做的選擇看起來是當前最佳的，相對於區域性來講是最佳的，相對於全域性來講並不是最佳的 貪心演算法希望通過區域性的最優解得到乙個全域性最優解 注意 貪心演算法有時候你能夠產生全域性最優解，有時候...
演算法導論 第16章 貪心演算法
結論貪心演算法，顧名思義，貪心就完事了。對於這種抽象的演算法，我的一貫想法是通過例項將其具體化。下面給出乙個例子，好好感受 上題的解如下 鈔票支付問題 動態規劃法也可解 對於此問題需要注意的是，貪心法可能得出最優也可能無法得出全域性最優，這取決於硬幣的種類 include include using...
《演算法導論》筆記 第2章
本章出現了全書第乙個演算法 插入排序。插入排序並不是最直觀的排序演算法，拿它做第乙個講解應該有其他的理由。通過插入排序的講解，偽 約定 迴圈不變式 演算法分析等最基礎的知識被帶了出來。此後又講了第二個演算法 合併排序，並引出了演算法設計中的兩種常見型別 增量法 incremental 和分治法 di...