貪心演算法總是做出在當前看來是最好的選擇。但貪心演算法並不從整體最優加以考慮，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域性最優選擇。但其最終結果能達到預期目的，或者是最優解的近似解。

活動安排是貪心演算法的一個很好的例子：設有n個活動的集合E={1，2，3.....,n},其中每個活動都要求使用同一資源（一個時間段只能安排一個活動）。每個活動都有一個起始時間Si和一個結束時間Fi。如果選擇了活動i，則它在半開區間[Si,Fi)時間段內佔用資源。若區間[Si,Fi)與區間[Sj,Fj)不相交，則稱活動i和活動j是相容的，他們不衝突。活動安排問題就是在所給的活動集合中選出最大的相容子集合。

#include<iostream>
using namespace std;

//省略對si的排序演算法

void GreedySelector(int n,int *s,int *f,bool *A)
{
	A[1]=true;
	int j=1;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		if(s[i]>=f[j])
		{
			A[i]=true;
			j=i;
		}
		else
			A[i]=false;
	}
}


int main()
{
	int s[12]={0,1,3,0,5,3,5,6,8,8,2,12};    //有11個活動（s[1],f[1]----->s[11],f[11]），為了方便演示，S[0]和f[0]不代表活動
	int f[12]={0,4,5,6,7,8,9,11,12,13,14};   //在解決活動安排問題的貪心演算法中，活動的結束時間fi按f1<=f2<=....<=fn排列！！！省略了排序演算法
	bool A[12];

	GreedySelector(11,s,f,A);
	for(int i=1;i<=11;i++)
		cout<<A[i]<<" ";

	return 0;
}

//執行結果
//1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 Press any key to continue