C++超详细讲解贪心策略的设计及解决会场安排问题

贪心算法是一种常见的算法策略之一，一般用于求解计算机算法问题中的最优解。该算法的设计思想是在问题求解过程中，每一步都试图做出最优选择，以期最终得到全局最优解。在贪心算法中，每一步都是基于当前的局部最优解进行决策的，因而本质上是一个局部最优化选择算法。

会场安排问题是一种典型的贪心算法应用场景。该问题描述了一个如下所示的场景：有n个活动需要安排在同一会场中，每个活动具有一个开始时间si和结束时间ei。同时，会场只能安排同一时刻进行一项活动，有多长时间的时间来完成尽可能多的活动，如何安排活动是非常重要的。

为了解决这个问题，我们可以采用贪心算法。具体的思路如下：

1.将所有活动按结束时间的先后顺序排序。

2.从 个活动开始依次考虑每个活动，如果该活动的开始时间大于等于前一个活动的结束时间，则选择该活动进行安排，否则该活动不能安排在当前时间段内。

3.将可以进行安排的活动的数量记录下来，直到所有活动都被安排完成为止。

下面就来具体拆分一下。

首先，将所有活动按照结束时间的先后顺序进行排序，这样可以保证我们后续的贪心策略能够有效地进行。例如，对于以下五个活动：

1. 开始时间：1 结束时间：3

2. 开始时间：2 结束时间：6

3. 开始时间：5 结束时间：7

4. 开始时间：3 结束时间：8

5. 开始时间：5 结束时间：9

按照结束时间排序后的顺序是：1、4、2、3、5。

接着，我们从 个活动开始依次考虑每个活动。首先选择列表中的 个活动1，然后判断是否可以安排该活动，即判断1的开始时间是否大于等于前一个活动的结束时间。由于在 个活动1之前没有任何活动，因此 个活动1肯定可以被安排。然后，我们将选择的活动数量加1，并将当前安排的活动的结束时间设置为1的结束时间3。

接下来，我们选择第二个活动4，同样地，我们需要判断其是否可以被安排。由于我们已经安排了活动1，并且1的结束时间与4的开始时间重叠，因此活动4无法安排。我们只能跳过该活动，继续考虑下一个活动。

然后，我们考虑选择第三个活动2。此时，我们需要判断其是否可以被安排。由于活动2的开始时间为2，而目前我们已经安排了活动1，其结束时间为3，因此活动2可以被安排。我们将选择的活动数量加1，并将当前安排的活动的结束时间设置为2的结束时间6。

接下来，我们选择第四个活动3。同样地，我们需要判断其是否可以被安排。由于活动3的开始时间为5，而目前我们已经安排了活动2，其结束时间为6，因此活动3无法安排。我们只能跳过该活动，继续考虑下一个活动。

最后，我们选择最后一个活动5。同样地，我们需要判断其是否可以被安排。由于活动5的开始时间为5，而目前我们已经安排了活动2和1，并且他们的结束时间都早于或等于5，因此活动5可以被安排。我们将选择的活动数量加1，并将当前安排的活动的结束时间设置为5的结束时间9。

最终，我们选出的安排方案是1、2和5，并且它们按顺序进行，因此是一种有效的安排方案。

综上所述，贪心算法的设计是基于当前的局部最优解进行决策的，因此在需要解决这类求最优解的问题时，可以尝试使用贪心算法。在解决会场安排问题时，排序问题是比较重要的，我们需要按照结束时间的先后顺序进行排序，使得能够尽可能地安排更多的活动。而在选择活动时，需要判断该活动是否可以安排在当前时间段内，只有满足该条件时才能够选取该活动进行安排。这样，我们就可以得到一组全局最优解。