小编点评

**博客文章内容：** 博客文章展示了一种活动选择算法，用于选择在多个活动中具有最大持续时间的活动。算法首先创建一个列表，其中每个元素表示一个活动的开始时间和结束时间。然后，它使用列表中的元素对活动进行排序，以确保它们按结束时间排好序。最后，算法返回一个包含最高持续时间的活动的列表。 **代码解析：** ```python def activity_selection(a): res = [a[0]] # 初始化结果列表，包含活动开始时间 for i in range(1, len(a)): if a[i][0] >= res[-1][1]: # 检查当前活动开始时间是否大于或等于最后一个入选活动的结束时间 # 不冲突，添加当前活动 res.append(a[i]) return res ``` **归纳总结：** 该算法使用排序技术来选择在多个活动中具有最大持续时间的活动。它首先创建一个包含活动开始时间和结束时间的列表，然后使用列表中的元素对活动进行排序。最后，它返回一个包含最高持续时间的活动的列表。

正文

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/

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def activity_selection(a):
    res = [a[0]]
    for i in range(1, len(a)):
        if a[i][0] >= res[-1][1]:  # 当前活动的开始时间小于等于最后一个入选活动的结束时间
            # 不冲突
            res.append(a[i])
    return res


# 活动元组（开始时间，结束时间）
activities = [(1, 4), (3, 5), (0, 6), (5, 7), (3, 9), (5, 9), (6, 10), (8, 11), (8, 12), (2, 14), (12, 16)]
# 保证活动是按照结束时间排好序的
activities.sort(key=lambda x: x[1])

print(activity_selection(activities))