如何优化会议安排以最小化总时长：一个基于Java的ACM算法挑战

这个问题可以使用贪心算法来解决。首先，我们需要统计每个会议被多少位参会人员感兴趣，然后按照感兴趣人数从多到少的顺序对会议进行排序。接下来，我们从感兴趣人数最多的会议开始，依次安排参会人员参加会议，直到所有参会人员都被安排完毕。 具体的实现步骤如下： 1. 统计每个会议被多少位参会人员感兴趣，可以使用一个哈希表来记录每个会议的感兴趣人数。 2. 将会议按照感兴趣人数从多到少进行排序。 3. 创建一个长度为M的数组，用来记录每个会议的安排情况。初始时，所有元素都为0，表示还没有安排参会人员。 4. 从感兴趣人数最多的会议开始，依次遍历每个会议。 5. 对于当前遍历到的会议，遍历该会议的感兴趣人员列表。 6. 对于每个感兴趣人员，检查该人员是否已经被安排参加其他会议。如果没有被安排，将该人员安排参加当前会议，并更新参加会议的总时间。 7. 更新参加会议的总时间。 8. 输出参加会议的总时间。 以下是Java代码的实现： ```java import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); String input = scanner.nextLine(); String[] interests = input.split(","); int M = 0; // 会议主题数量 int N = interests.length; // 参会人员数量 int T = 1; // 会议时长 // 统计每个会议被多少位参会人员感兴趣 Map<Integer, Integer> interestCount = new HashMap<>(); for (String interest : interests) { int meeting = Integer.parseInt(interest); interestCount.put(meeting, interestCount.getOrDefault(meeting, 0) + 1); M = Math.max(M, meeting); } // 按照感兴趣人数从多到少排序 List<Map.Entry<Integer, Integer>> sortedInterests = new ArrayList<>(interestCount.entrySet()); sortedInterests.sort((a, b) -> b.getValue() - a.getValue()); // 创建数组记录每个会议的安排情况 int[] schedule = new int[M + 1]; // 安排参会人员参加会议 int totalTime = 0; for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : sortedInterests) { int meeting = entry.getKey(); List<Integer> interestedPeople = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < N; i++) { if (Integer.parseInt(interests[i]) == meeting && schedule[i] == 0) { interestedPeople.add(i); } } if (!interestedPeople.isEmpty()) { for (int person : interestedPeople) { schedule[person] = meeting; } totalTime += T; } } System.out.println(totalTime); } } ``` 这样，我们就可以得到所有会议的总时间最短的安排方案。