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Algorithm 时隙打包算法

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Algorithm 时隙打包算法,algorithm,combinatorics,Algorithm,Combinatorics,我有一套活动的开始和结束时间。我想将它们渲染为一系列行中的长框，没有重叠，类似这样 00:00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 --|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|-- AAAAAAAAAAAA BBBBBB CCCCCCCCCCCCCCCCCC

我有一套活动的开始和结束时间。我想将它们渲染为一系列行中的长框，没有重叠，类似这样

00:00    01:00    02:00    03:00    04:00    05:00    06:00    07:00    08:00
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      AAAAAAAAAAAA  BBBBBB        CCCCCCCCCCCCCCCCCCCC       DDDDDDDDDDDD
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         EEEEEEEEEEEEEE      FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF
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            GGGGGGGGGGGGGGGGGGG           HHHHHHHH        IIIIIIIIIIIII
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将任何特定框指定给任何特定行并不重要。我想要的是一个算法，它将把这些框打包成最少的行

有一个已知的算法吗？

我会贪婪地打包它们（从左到右，在适合的地方，从上到下向第一首曲目添加一个事件）。它速度快，确定性强，很可能在实践中产生良好的效果。

我会贪婪地打包它们（从左到右，按照自上而下的方向在合适的地方向第一首曲目添加一个事件）。它速度快且具有确定性，在实践中很可能产生良好的效果。

我用以下解决方案解决了相同的问题：

  • 查找LB=min（开始时间）和RB=max（结束时间）
  • 将长度为LB的空行添加到RB
  • 对于行中的每个“空闲时间”扇区（最初只有一个扇区：LB到RB）：
    • 3.1找到适合该部门的最长要素
    • 3.2.1如果有此类元件-嵌入线路中
    • 3.2.2否则，很明显，该自由部门无法使用
  • 如果在测试所有当前自由扇区后仍有剩余元素，请转至2
    • 请注意，插入元素（步骤3.2.1）时，枚举的自由扇区集（步骤3）将发生变化。

    我已使用以下解决方案解决了相同的问题：

  • 查找LB=min（开始时间）和RB=max（结束时间）
  • 将长度为LB的空行添加到RB
  • 对于行中的每个“空闲时间”扇区（最初只有一个扇区：LB到RB）：
    • 3.1找到适合该部门的最长要素
    • 3.2.1如果有此类元件-嵌入线路中
    • 3.2.2否则，很明显，该自由部门无法使用
  • 如果在测试所有当前自由扇区后仍有剩余元素，请转至2
    • 请注意，当插入一个元素（步骤3.2.1）时，被枚举的自由扇区集（步骤3）将发生变化

    2007年国际排班比赛有一个排班 跟踪和考试安排跟踪。许多研究人员参与了这项研究 竞争。人们尝试了很多启发式和超启发式，但都没有成功 结束局部搜索元启发式（例如禁忌搜索和 模拟退火）明显优于其他算法（如遗传算法）

    看一看一些公司使用的两个开源框架 入围者：

    JBoss OptaPlanner（Java，开源）Unitime（Java，开源）- 更多关于大学的信息

    --杰弗里·德斯米特：

    参考：

    2007年国际排班比赛有一个排班 跟踪和考试安排跟踪。许多研究人员参与了这项研究 竞争。人们尝试了很多启发式和超启发式，但都没有成功 结束局部搜索元启发式（例如禁忌搜索和 模拟退火）明显优于其他算法（如遗传算法）

    看一看一些公司使用的两个开源框架 入围者：

    JBoss OptaPlanner（Java，开源）Unitime（Java，开源）- 更多关于大学的信息

    --杰弗里·德斯米特：

    参考：

      • 这称为间隔分区。贪婪算法按照开始时间的顺序分配盒子，并将盒子放入适合的第一行（如果盒子不适合任何地方，则打开一个新行），从而获得最佳结果。例如，参见Kleinberg&Tardos：“算法设计”。

        这称为区间划分。贪婪算法按照开始时间的顺序分配盒子，并将盒子放入适合的第一行（如果盒子不适合任何地方，则打开一个新行），从而获得最佳结果。例如，参见Kleinberg&Tardos：“算法设计”。

        如果我正确理解了您的问题，最重要的是找出哪些日期重叠。您没有说，该算法是否应该真正有效，或者是否应该适用于真正大的数据。因此，我建议采取以下步骤：

      • 找出哪些日期彼此重叠。可能在地图中，您将每个条目映射到与其重叠的条目列表
      • 按起始时间对元素进行排序
      • 只要一行中有空格，就可以选择起始时间与最后一个元素结束时间最接近的元素
      • 从与此元素重叠的所有元素中，选择与上一个元素重叠最多且与上一个元素不重叠的元素，并将其添加到行中
      • 如果一行已满，请检查最大间隙，并查看是否有元素适合该行；否则请转到下一行
        • 可能是通过重叠对元素进行加权，并在步骤5中进行最终检查。可能有助于改进正常的贪婪方法。

        如果我正确理解您的问题，最重要的是找出哪些日期重叠。您没有说，该算法是否应该真正有效，或者是否应该适用于真正大的数据。因此，我建议采取以下步骤：

      • 找出哪些日期彼此重叠。可能在地图中，您将每个条目映射到与其重叠的条目列表
      • 按起始时间对元素进行排序
      • 只要一行中有空格，就可以选择起始时间与最后一个元素结束时间最接近的元素
      • 从与此元素重叠的所有元素中，选择与上一个元素重叠最多且与上一个元素不重叠的元素，并将其添加到行中
      • 如果一行已满，请检查最大g