Question

我正在寻找一种算法，给定一组包含开始时间，结束时间，类型和ID的项目，它将返回一组适合的所有项目集合（没有重叠时间和所有类型在集合中表示。

S = [("8:00AM", "9:00AM", "Breakfast With Mindy", 234),
     ("11:40AM", "12:40PM", "Go to Gym", 219),
     ("12:00PM", "1:00PM", "Lunch With Steve", 079),
     ("12:40PM", "1:20PM", "Lunch With Steve", 189)]

Algorithm(S) => [[("8:00AM", "9:00AM", "Breakfast With Mindy", 234),
                  ("11:40AM", "12:40PM", "Go to Gym", 219),
                  ("12:40PM", "1:20PM", "Lunch With Steve", 189)]]

谢谢！

Answer 1

嗯，这让我想起了大学里的一项任务，我将描述我能记住的事情运行时间是O（n * logn），非常好。

这是一个贪婪的approuch .. 我会优化你的请求abit，告诉我，如果我错了.. Algorithem应该返回非碰撞任务的MAX子集（就总长度？或活动量而言？我猜总长度）

我首先按照完成时间（第一个最小完成时间，最后一个最大值）= O（nlogn）

来排序列表

Find_set(A):
  G<-Empty set;
  S<-A
  f<-0
  while S!='Empty set' do
    i<-index of activity with earliest finish time(**O(1)**)
    if S(i).finish_time>=f
      G.insert(S(i)) \\add this to result set
      f=S(i).finish_time
    S.removeAt(i) \\remove the activity from the original set
  od
  return G

运行时分析：初始排序：nlogn 每次迭代O（1）* n = O（n）

总O（nlogn）+ O（n）~O（nlogn）（好吧，考虑到O符号弱点代表小数字上的真实复杂性......但随着规模的增长，这是一个很好的算法）

享受。

<强>更新

好吧，好像我误读了帖子，你可以选择使用动态编程来缩短运行时间，{7}页第7-19页有一个解决方案。

你需要稍微调整算法，首先你应该建立表格，然后你可以很容易地得到它的所有变化。

Answer 2

我会使用Interval Tree。

构建数据结构后，您可以迭代每个事件并执行交集查询。如果没有找到交叉点，则会将其添加到您的日程表中。

Answer 3

是穷举搜索可能是一种选择：

使用重叠的最早任务初始化部分时间表（例如9-9.30   和9.15-9.45）

到目前为止生成的foreach部分时间表生成一个新的部分时间表列表，附加到每个部分时间表中最早的任务不重叠（在关系的情况下生成多个）

重复使用新的部分时间表

在您的情况下，初始化只会产生(8-9 breakfast)

第一次迭代后：(8-9 brekkie, 11.40-12.40 gym)（无关系）

第二次迭代后：(8-9 brekkie, 11.40-12.40 gym, 12.40-1.20 lunch)（再没有关系）

这是树搜索，但它很贪心。它遗漏了跳过健身房和早午餐的可能性。

Answer 4

由于您正在寻找所有可能的时间表，我认为您将找到的最佳解决方案将是一个简单的详尽搜索。

我唯一可以在算法上说的是你的字符串列表的数据结构非常糟糕。

实现非常依赖于语言，所以我甚至认为伪代码没有意义，但我会尝试给出基本算法的步骤。

弹出相同类型的前n项并将其列入清单。
对于列表中的每个项目，将该项目添加到计划集。
弹出下列n个相同类型的项目。
对于在第一个项目结束后开始的每个项目，列入清单。（如果没有，则失败）
继续直到完成。

最难的部分是确定如何构建列表/递归，以便它最优雅。

日历调度算法

5 个答案: