What is the best way to solve Activity Selection?

The optimized O(n) approach using Greedy patterns is generally preferred.

경쟁 프로그래밍쉬움

활동 선택

'활동 선택' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

활동의 시작 및 종료 시간을 나타내는 두 개의 목록 start 및 end을 사용하는 activity_selection(start, end) 함수를 작성하세요. 한 사람이 한 번에 하나의 활동만 할 수 있다고 가정하고, 한 사람이 수행할 수 있는 최대 활동 수를 구하십시오. 두 번째 활동의 시작 시간이 첫 번째 활동의 종료 시간보다 크거나 같은 경우 두 활동은 겹치지 않습니다.

제약

•1 <= len(start) == len(end) <= 10^5
•0 <= start[i] < end[i] <= 10^9

예

Example 1

Input

activity_selection([1, 3, 0, 5, 8, 5], [2, 4, 6, 7, 9, 9])

Output

Explanation

A person can perform at most 4 activities: [1,2], [3,4], [5,7], and [8,9].

Example 2

Input

activity_selection([10, 12, 20], [20, 25, 30])

Output

Explanation

Two activities can be performed: [10,20] and [20,30].

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 Greedy 관련 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Greedy 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def select_activities_opt(start, end):
    activities = sorted(zip(start, end), key=lambda x: x[1])
    res = 1; last_end = activities[0][1]
    for i in range(1, len(activities)):
        if activities[i][0] >= last_end: res += 1; last_end = activities[i][1]
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def select_activities_brute(start, end):
    n = len(start); res = 0
    def solve(i, last_end):
        if i == n: return 0
        excl = solve(i + 1, last_end)
        incl = 0
        if start[i] >= last_end: incl = 1 + solve(i + 1, end[i])
        return max(incl, excl)
    return solve(0, 0)