Seleção de atividades
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Seleção de atividades'.
1. Aprenda
O problema da 'Seleção de Atividades' é um desafio chave na seção Ganancioso.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para seleção de atividades.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Seleção de Atividades.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Escreva uma função activity_selection(start, end) que receba duas listas start e end representando os horários de início e término das atividades. Encontre o número máximo de atividades que podem ser realizadas por uma única pessoa, assumindo que uma pessoa só pode trabalhar em uma única atividade por vez. Duas atividades não se sobrepõem se o horário de início da segunda for maior ou igual ao horário de término da primeira.
- •1 <= len(start) == len(end) <= 10^5
- •0 <= start[i] < end[i] <= 10^9
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão do problema Greedy.
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