给定n个具有开始时间（Si）和结束时间（Fi）以及2个资源的活动。
选择活动以完成最大活动数量。
我的想法
我试图用DP来解决它，但是无法用DP解决任何问题。所以尝试使用贪婪的
方法：首先贪婪地填充资源-1，然后贪婪地填充资源-2（最少结束时间首先）。但这不适用于这种情况T1（1,4）T2（5,10）T3（6,12）T4（11,15）
方法2：贪婪地选择任务并以循环方式分配。 这也行不通。
任何人都可以帮我解决这个问题吗？
答案 0 :(得分：2)
完全不需要使用DP，尽管贪婪的解决方案比1-resource问题要复杂一些，但它足以解决问题。
在这里，我们首先按照结束时间对时间间隔进行排序，首先是较早的时间。然后，在资源中放置两个“前哨”间隔，两个间隔的结束时间均为-∞。然后，以最小的x.end抓住间隔x，并遵循以下规则：
规则2中的贪婪策略是这里的重点：我们要替换最新结尾的已用资源，因为这将最大化我们在 other 中的“空间” em>资源可以在较早的开始时间适应某个将来的时间间隔，从而使将来的时间间隔很可能能够适应。
让我们看一下问题中的示例，其中间隔（1,4），（5,10），（6,12）和（11,18）已按排序顺序排列。我们从两个资源都以（-∞，-∞）作为“前哨”间隔开始。现在取第一个间隔（1,4），然后看是否合适，所以现在我们有资源1（1,4）和资源2（-∞，-∞）。接下来，取（5,10），它可以同时适合两种资源，因此我们选择资源1，因为它最晚结束，现在资源1具有（5,10）。接下来，我们采用（6,12），它仅适合资源2，因此资源2具有（6,12）。最后，采用适合资源1的（11,18）。
因此，我们已经能够使用贪婪策略来拟合所有四个间隔。
答案 1 :(得分：-1)
Activity selection problem可以通过 Greedy-Iterative-Activity-Selector 算法解决。
基本思路是始终选择剩余活动中完成时间最短的下一个活动，并且开始时间大于或等于先前所选活动的结束时间。我们可以根据完成时间对活动进行排序，以便我们始终将下一个活动视为最小完成时间活动。
有关Wikipedia的更多信息，请参阅