假设要在足够多的会场里安排一批活动，并希望使用尽可能少的会场。设计一个有效的贪心算法进行安排。(这个问题实际上是著名的图着色问题。若将每一个活动作为图的一个顶点，不相容活动间用边相连。使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数，相应于要找的最小会场数。)
编程任务：
对于给定的k(k<=3000)个待安排的活动，编程计算使用最少会场的时间表。
Input
每组测试数据的第一行是1 个正整数k，表示有k个待安排的活动。接下来的k行中，每行有2个正整数，分别表示k个待安排的活动开始时间和结束时间。时间以0 点开始的分钟计。
Output
输出最少会场数，每个答案一行
Sample Input
5
1 23
12 28
25 35
27 80
36 50
Sample Output
3
2022-10-25 10:43:50
2KB
1
该资源为pdf文件，有四大算法，分治，贪心，动态规划，分支回溯限定，是本人的算法实验报告。
动态规划有点不完美即只对部分数据有效，望使用者认真思索，将其完善。
分支回溯限定算法不正确，使用者可以忽略。
2022-10-20 20:30:38
1.73MB
1
贪心法求解最优服务次序问题-设有n个顾客同时等待一项服务。顾客i需要的服务时间为ti, 1≦i ≦n，共有s处可以提供此服务。应如何安排n个顾客的服务次序才能
使平均等待时间达到最小? 平均等待时间是n个顾客等待服务时间的总和除以n。
2022-07-20 21:49:58
1KB
1
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,
2022-06-30 23:20:50
54KB
1
蛮力法动态规划法贪心法回溯法四种算法（Java和C++）01背包TSP问题代码和折线图比较。
2022-06-22 15:00:16
631KB
1
CGRASP.jl
Julia 中的连续贪心随机自适应搜索过程 (CGRASP)
2022-06-20 14:05:29
2KB