学习要点：1、概念2、基本要素（+与动态规划算法的差异）3、应用范例：（1）活动安排问题（2）最优装载问题（3）哈夫曼编码（4）最优服务次序问题（5）最小生成树（6）最大边权值最小的生成树（7）.......1、概念贪心算法总是作出当前看来是最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所...
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2014-07-22 23:12:53
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活动安排问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动，贪心算法提供了一个简单的方法，使尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。贪心算法并不总能求得问题的整体最优解，但对于活动安排问题，贪心算法却能做到，使得最终所确定的相容活动集合的规模最大，证明不在这里给出。代码如下：
def greedyManage(meeting):
length=len(meeting)
meeting.sort(ke...
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2014-05-21 14:13:42
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首先是活动安排问题。
贪心的关键在于排序策略。
思路很简单，对所有活动的结束时间排序，如果结束时间相同，因为要尽量多的参加活动，所以选取开始时间尽量晚的（这样可以安排的比较多），然后依次从早到晚选取不冲突的活动加入，即为最多可以参加的活动。
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
clas...
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2014-05-06 23:01:00
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