基于若干因素的活动计划算法和数据结构建议

Question

我一直在努力寻找合适的算法和数据结构来规划给定天数的活动。事件具有与之关联的多个数据点。我需要在特定的日子里有人可以做的最多活动。

活动的数据点：

1. 活动持续时间
2. 活动的时间范围（例如上午9点至下午5点）
3. 事件彼此接近（例如事件1可能在A点，事件2最好应该在它附近等等）
4. 应该先评估最高评分的活动

我看了activity selection algorithm，但不确定这是否适合我所看到的内容。

Answer 1

让G(V, E)成为以这种方式定义的有向非循环图（DAG）：

• 每个活动的v都有一个顶点V
• V
中还有两个特殊顶点v_start和v_target
• 每个活动(i, j)和E在i中有一条边j，i在j之前结束，并且根据您的接近标准“兼容”
• 对于V中与v_start和v_end不同的每个顶点，边(v_start, v)和(v, v_end)都在E中（即v_start具有每个活动的传出边缘{{1}每个活动都有一个传入边缘）

然后您想要的是从源到目的地的最长路径，可以通过遵循概述here的简单算法在线性时间内完成。