基礎的貪心問題-活動安排問題是這種問題的特殊情況（權值為1）。但這個問題不能用貪心演算法而是應該用動態規劃演算法來求解。這種問題下的另一種較特殊情況是每段任務的權值是它的時間長度，使活動安排時間最滿，同樣要用到動態規劃演算法。
思路是：先將活動按照結束時間排序（和貪心類似），然後從第乙個活動開始遍歷這些任務，同時維護乙個全域性最大值，到每個活動結束的最大值。排序時間複雜度為o(nlogn)，後面一段時間複雜度為o(n)。
狀態轉移方程為
ans = max(ans, last + edges[i].val);
其中，ans為全域性最大值，last為截止到上乙個和本任務不產生衝突的任務所儲存的最大值。有幾個邊界條件需要注意。
**（沒有測過大量資料，不知道有沒有bug，不過大方向應該是對的）
#include
#include
using
namespace std;
struct edge
;bool
cmp(edge a, edge b)
intmain()
sort
(edges, edges + n, cmp)
;int ans =0;
for(
int i =
0; i < n;
++i)
if(j ==
0) ans =
max(ans, last + edges[i]
.val)
;// 作為它的邊界 }if
(i ==
0) ans =
max(ans, last + edges[i]
.val)
;// 第乙個資料，直接設為邊界
edges[i]
.ans = ans;
cout <<
"now the ans = "
<< ans << endl;
} cout <<
"the end ans = "
<< ans << endl;}/*
31 4 2
7 10 3
2 6 8
*/
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