算法-贪心算法
1.算法介绍
贪心算法是指对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优的选择,从而希望能够导致结果是最好的或者最优的算法。
所得结果不一定是最优结果(有时是最优解),但是都是相对近似的最优解。
2.应用分析
思路分析:
1.覆盖问题使用穷举法 排列组合 n个电台 有2^n - 1中组合方式, 幂集型数量太大 不适合处理
2.贪心算法:策略,需要覆盖全部地区的最小集合:
首先将所有地区存放到allList中;
遍历所有的电台,找到一个覆盖最多未覆盖的地区的电台;
将这个电台加入集合中list中,并且将allList中当前电台覆盖的地区删除掉;
重复第二步,直到覆盖了全部地区;
3.代码实现
public static void main(String[] args) { //创建广播电台 放入到Map HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>(); //将各个电台放入到 broadcasts HashSet<String> hashSet1 = new HashSet<>(); hashSet1.add("北京"); hashSet1.add("上海"); hashSet1.add("天津"); HashSet<String> hashSet2 = new HashSet<>(); hashSet2.add("广州"); hashSet2.add("北京"); hashSet2.add("深圳"); HashSet<String> hashSet3 = new HashSet<>(); hashSet3.add("成都"); hashSet3.add("上海"); hashSet3.add("杭州"); HashSet<String> hashSet4 = new HashSet<>(); hashSet4.add("上海"); hashSet4.add("天津"); HashSet<String> hashSet5 = new HashSet<>(); hashSet5.add("杭州"); hashSet5.add("大连"); broadcasts.put("K1",hashSet1); broadcasts.put("K2",hashSet2); broadcasts.put("K3",hashSet3); broadcasts.put("K4",hashSet4); broadcasts.put("K5",hashSet5); //存放所有地区 HashSet<String> allAreas = new HashSet<>(); Collection<HashSet<String>> values = broadcasts.values(); for(HashSet<String> va : values){ allAreas.addAll(va); } //创建arrayList 存放选择的电台集合 List<String> selects = new ArrayList<>(); //定义临时集合 保存在遍历过程中的交集 HashSet<String> tempSet = new HashSet<>(); //定义一个maxKey 保存在一次遍历过程中能够覆盖的最多的未覆盖地区的电台的key String maxKey = null; while (allAreas.size() != 0){ // != 0 证明还需要继续遍历 maxKey = null; for(String key:broadcasts.keySet()){ //每次循环 都要清空List tempSet.clear(); HashSet<String> areas = broadcasts.get(key); tempSet.addAll(areas); //求交集 复制到tempSet tempSet.retainAll(allAreas); //如果当前这个集合包含的未覆盖的地区数量 比maxKey指向的集合地区多 则重置maxKey if(tempSet.size() > 0 && (maxKey == null || tempSet.size() > broadcasts.get(maxKey).size()) ){ maxKey = key; } } if(maxKey != null){ selects.add(maxKey); //将maxKey指向的地区 在allAreas中去掉 allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey)); } } System.out.println("电台集合:"+ selects); }