python贪心算法活动安排

Python贪心算法活动安排

在计算机科学中，贪心算法是一种常见的算法策略，用于解决最优化问题。贪心算法通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解。这篇文章将介绍贪心算法的基本原理，并使用Python演示如何使用贪心算法来解决活动安排问题。

活动安排问题

活动安排问题是指在给定一组活动的开始时间和结束时间之后，找出最大的互相兼容的活动集合。也就是说，找出一组活动，使得它们彼此之间不冲突，同时最多。

例如，假设有以下活动：

我们的目标是找到最大的互相兼容的活动集合。

贪心算法解决活动安排问题

为了解决活动安排问题，我们可以使用贪心算法的思想。首先，我们需要将活动按照结束时间从早到晚排序。然后，我们从第一个活动开始，选择结束时间最早的活动，并添加到最终的解集中。

以下是Python代码示例：

def greedy_activity_selection(activities):
    activities.sort(key=lambda x: x[1])  # 按结束时间排序
    selected_activities = [activities[0]]  # 选择第一个活动
    
    for activity in activities[1:]:
        if activity[0] >= selected_activities[-1][1]:  # 检查活动是否与已选择的活动兼容
            selected_activities.append(activity)
    
    return selected_activities

在这个示例中，我们使用了sort()函数对活动列表进行了排序。然后，我们从第一个活动开始遍历，如果当前活动的开始时间晚于等于已选择活动的结束时间，则将其添加到selected_activities中。

接下来，我们使用上述示例中的数据来演示贪心算法的活动安排问题。

activities = [(1, 4), (3, 5), (0, 6), (5, 7), (3, 9), (5, 9), (6, 10), (8, 11), (8, 12), (2, 14)]
selected_activities = greedy_activity_selection(activities)
print(Selected Activities:)
for activity in selected_activities:
    print(Activity:, activity)

输出结果应该是：

Selected Activities:
Activity: (1, 4)
Activity: (5, 7)
Activity: (8, 11)
Activity: (8, 12)
Activity: (2, 14)

可视化结果

为了更好地理解解决方案，我们可以使用饼状图和旅行图来可视化结果。

首先，我们使用饼状图来展示活动的分布情况。

pie
    title 活动分布情况
    活动1: 1
    活动2: 3
    活动3: 0
    活动4: 5
    活动5: 3
    活动6: 5
    活动7: 6
    活动8: 8
    活动9: 8
    活动10: 2

接下来，我们使用旅行图来展示选择的活动集合。

journey
    title 活动安排方案
    section 活动1
    活动1(1, 4): 需花费3个单位的时间
    section 活动2
    活动2