python 贪心算法案例_python--利用贪心算法实现活动安排问题

贪心算法(Greedy Algorithm)是指在求解目标问题的若干步骤中,每一步总是作出在当前看来是最好的选择,以期望获得问题的全局最优解。

贪心算法的目标是要获得问题的最优解,为此在每一步总是选择当前情况下的最优策略。

(是否能够得到最优解,需要通过证明来确定)

看如下例题:题目说明

使用贪心算法的前提是要按一定规则排序,当前有序序列的第一个元素一定进入最优解,由于活动具有三个属性(活动名称,开始时间,结束时间),在这里我们根据题意选择对活动的结束时间(fi)排序(快速排序),对其中的某一个属性来排序我们可以用类来实现,当然也可以把它拆分为两个列表,活动名称和开始时间为一个列表,结束时间单独为一个列表,这样就可以对结束时间这个列表进行从小到大的排序了,在下面我会用两种方法实现。

类实现:

class task():

def __init__(self,name,start,end):

self.name = name

self.start= start

self.end = end

def __str__(self):

return "['%s',%d,%d]" % (self.name,self.start,self.end)

def __repr__(self):

return self.__str__()

def QuickSort(mylist,start,end):

if start < end:

i,j = start,end

base = mylist[i]

while i < j:

while (i < j) and (mylist[j].end >= base.end):

j -= 1

mylist[i] = mylist[j]

while (i < j) and (mylist[i].end <= base.end):

i += 1

mylist[j] = mylist[i]

mylist[i] = base

QuickSort(mylist,start,i-1)

QuickSort(mylist,j+1,end)

return mylist

def get_max(joblist):

job_schedule = []

num_jobs = len(joblist)

for n in range(num_jobs):

if not job_schedule:

job_schedule.append(joblist[n])

else:

if job_schedule[-1].end <= joblist[n].start:

job_schedule.append(joblist[n])

return job_schedule

if __name__=="__main__":

joblist = [task('1',3,5),task('2',1,4),task('3',0,6),task('4',3,8),task('5',5,7),task('6',6,10),task('7',5,9),task('8',8,11),task('9',2,13),task('10',8,12)]

list_final = QuickSort(joblist,0,len(joblist)-1)

print(get_max(list_final))

拆分列表实现:

joblist = [['1',3,5],['2',1,4],['3',0,6],['4',3,8],['5',5,7],['6',6,10],['7',5,9],['8',8,11],['9',2,13],['10',8,12]]

def finish(joblist):

finlist = []

for i in range(len(joblist)):

finlist.append(joblist[i][-1])

return finlist

def QuickSort(finlist,start,end):

if start < end:

i,j = start,end

base = finlist[i]

all = joblist[i]

while i < j:

while (i < j) and (finlist[j] >= base):

j -= 1

finlist[i] = finlist[j]

joblist[i] = joblist[j]

while (i < j) and (finlist[i] <= base):

i += 1

finlist[j] = finlist[i]

joblist[j] = joblist[i]

finlist[i] = base

joblist[i] = all

QuickSort(finlist,start,i-1)

QuickSort(finlist,j+1,end)

return joblist

def task(joblist):

job_sch = []

num_jobs = len(joblist)

QuickSort(finish(joblist),0,len(joblist)-1)

for n in range(num_jobs):

if not job_sch:

job_sch.append(joblist[n])

else:

if job_sch[-1][2] <= joblist[n][1]:

job_sch.append(joblist[n])

return job_sch

if __name__=="__main__":

print(task(joblist))

(只有一点干货,文采不好,各种词穷,不喜勿喷~)

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