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。