先給出乙個我寫的動態規劃方法的解法，求出最大活動集合中活動的個數。
public class activitychoice ;
public static int f=;
public static int mmax = 0;
public static int activity(int i,int j)
arraylista = new arraylist();
for(int n = i+1;n=f[i]&&f[n]<=s[j])
}if(a.isempty())
for(int k:a)
}return mmax;
}
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...
貪心演算法 活動選擇問題
活動選擇問題 就是給定一組活動的開始時間和結束時間，然後他們都需要使用到乙個資源，這個資源每次只有乙個活動可以用，要求求出乙個最大的相互相容的活動子集。首先定義了乙個集合sij 其中s就是所有活動的集合，fi是活動ai的完成時間si是活動ai的開始時間。這道題如果是用dp來解的話，就需要找到最優解的...
貪心演算法 活動選擇問題
前言 貪心演算法也是用來解決最優化問題，將乙個問題分成子問題，在現在子問題最優解的時，選擇當前看起來是最優的解，期望通過所做的區域性最優選擇來產生乙個全域性最優解。書中先從活動選擇問題來引入貪心演算法，分別採用動態規劃方法和貪心演算法進行分析。本篇筆記給出活動選擇問題的詳細分析過程，並給出詳細的實現...