[算法题] 安排会议室——贪心算法的应用

简介:
+关注继续查看

题目描述

[题目描述]

在大公司里,会议是很多的,开会得有场子,要场子你得先在电子流里预订。
如果你是项目组新来的小弟,那么恭喜你,每天抢订会议室的任务就光荣的分给你了。
老大要求你尽可能多的订会议室,但是这些会议室之间不能有时间冲突。

[Input]
input文件中可以包括多个测试案例。
T(T ≤ 20),输入文件的第一行表示文件中有多少个测试案例。
N(1 ≤ N ≤ 500),每个测试案例的第一行表示会议室的数目。
每个测试案例中,除第一行以外表示各个会议室的信息。每行会有3个数字,分别表示会议编号、会议起始时间、会议结束时间。


[Output]
输出可以安排的最大会议数目

[I/O Example]
Input
2
6
1 1 10
2 5 6
3 13 15
4 14 17
5 8 14
6 3 12
15
1 4 8
2 2 5
3 2 6
4 4 6
5 2 3
6 1 6
7 4 7
8 3 5
9 3 8
10 1 2
11 1 7
12 2 4
13 5 6
14 4 5
15 7 8

Output
3
5

 

练习模板 

复制代码
#include <cstdio>
#include <iostream>

using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    int tc, T;
    cin >> T;
    for(tc = 0; tc < T; tc++)
    {
        //TO DO here
    }

    return 0;//Your program should return 0 on normal termination.
}
复制代码

 

代码实现

题目中要求会议时间不可以冲突,所以可以利用贪心算法,尽可能的选择会议时间结束较早的会议室,这样就能安排最多的会议室。

复制代码
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;


class MeetingRoom {
public:
    int index;
    int start;
    int end;
public:
    MeetingRoom(int i, int s, int e) : index(i), start(s), end(e) {}
};

bool isEndEarly(const MeetingRoom r1, const MeetingRoom r2) {
    return (r1.end < r2.end);
}

int main(int argc, char** argv)
{
    int tc, T;
    int num = 0;
    int count = 0;
    int index = 0;
    int start = 0;
    int end = 0;
    vector<MeetingRoom> rooms;

    freopen("input.txt""r", stdin);
    cin >> T;
    for(tc = 0; tc < T; tc++)
    {
        rooms.clear(); // clear vector

        
// get all the info of rooms
        cin >> num;
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            cin >> index >> start >> end;
            MeetingRoom room(index, start, end);
            rooms.push_back(room);
        }

        // sort rooms for end time
        sort(rooms.begin(), rooms.end(), isEndEarly);

        // use greedy algorithm to solve promblem
        count = 1;
        MeetingRoom prev = rooms[0];
        for (vector<MeetingRoom>::iterator it = rooms.begin() + 1; it != rooms.end(); it++) {
            MeetingRoom current = *it;
            if (current.start >= prev.end) {
                count++;
                prev = current;
            }
        }

        cout << count << endl;
    }

    return 0;
}
复制代码

 本文转自静默虚空博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4362211.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
8月前
|
算法
秒懂算法 | 活动安排问题贪心算法
通过例子分析求解活动安排问题的最好贪心策略、展示按照贪心策略求解该问题的过程。
152 0
秒懂算法 | 活动安排问题贪心算法
|
10月前
|
算法
贪心算法——活动安排问题
贪心算法——活动安排问题
72 0
|
11月前
|
算法
【短学期算法作业】团伙问题(并查集)
【短学期算法作业】团伙问题(并查集)
【短学期算法作业】团伙问题(并查集)
|
12月前
|
算法
每日一题冲刺大厂第二十天提高组 最大食物链计数
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题提高组是为了有余力的同学准备的,让大家练到各种各样的题目,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
90 0
贪心算法——安排最大会议数量
贪心算法——安排最大会议数量
|
人工智能 算法 测试技术
|
算法
活动安排(贪心)
问题:有n个活动的集合A={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。
971 0
|
算法 测试技术 索引
[算法题] 安排会议室——贪心算法的应用
题目描述 [题目描述] 在大公司里,会议是很多的,开会得有场子,要场子你得先在电子流里预订。如果你是项目组新来的小弟,那么恭喜你,每天抢订会议室的任务就光荣的分给你了。老大要求你尽可能多的订会议室,但是这些会议室之间不能有时间冲突。
935 0
|
人工智能 算法 C++
第十六章 贪心算法——活动选择问题
前言:贪心算法也是用来解决最优化问题,将一个问题分成子问题,在现在子问题最优解的时,选择当前看起来是最优的解,期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。书中先从活动选择问题来引入贪心算法,分别采用动态规划方法和贪心算法进行分析。
940 0
|
存储 算法 人工智能
【算法导论】贪心算法之活动安排问题
         对于许多最优化问题来说,采用动态规划来求解最优解有点大材小用了,只需要采用更简单有效的贪心算法就行了。贪心算法就是所做的每一步选择都是当前最佳的,通过局部最佳来寻求全局最佳解。
1090 0
相关产品
机器翻译
推荐文章
更多