Wybór aktywności
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Wybór działania”.
1. Ucz się
Problem „wyboru aktywności” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Chciwość.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla wyboru działania.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dotyczący wyboru działania.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Napisz funkcję activity_selection(start, end), która pobiera dwie listy start i end reprezentujące czas rozpoczęcia i zakończenia działań. Znajdź maksymalną liczbę czynności, które może wykonać jedna osoba, zakładając, że dana osoba może jednocześnie pracować tylko nad jedną czynnością. Dwa działania nie nakładają się na siebie, jeśli czas rozpoczęcia drugiego jest większy lub równy czasowi zakończenia pierwszego.
- •1 <= len(start) == len(end) <= 10^5
- •0 <= start[i] < end[i] <= 10^9
Przykłady
activity_selection([1, 3, 0, 5, 8, 5], [2, 4, 6, 7, 9, 9])
4
A person can perform at most 4 activities: [1,2], [3,4], [5,7], and [8,9].
activity_selection([10, 12, 20], [20, 25, 30])
2
Two activities can be performed: [10,20] and [20,30].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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 resKod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Obowiązują standardowe właściwości problemu zachłannego.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.