Java贪心算法实例分析

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贪心算法

贪心算法 (Greedy AlGorithm) 指的是在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择, 从而希望导致结果是最好或最优的算法. 贪心算法锁得到的结果不一定是最优的结果, 但是都是相对近似最优的结果.

贪心算法的优缺点:

• 优点: 贪心算法的代码十分简单

• 缺点: 很难确定一个问题是否可以用贪心算法解决

电台覆盖问题

假设存在以下的广播台, 以及广播台可以覆盖的地区:

贪心算法的核心思想:

• 把所有需要覆盖的地区取集合

• 从电台中取覆盖集合中地区最多的一个

• 集合中去除已覆盖地区, 继续匹配

代码实现

import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;public class 贪心算法 {    // 集合, 存放广播台    static HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>();    // 集合, 存放地区    static HashSet<String> areas = new HashSet<String>();    // 贪心算法    public static ArrayList<String> Greedy() {        // 创建数组存放结果        ArrayList<String> selects = new ArrayList<>();        // 循环直至地区都覆盖        while (areas.size() != 0) {            // 存放交集最大的广播台            String maxKey = null;            // 存放交集最大的值            int maxKeySize = 0;            // 遍历每个剩余电台            for (String key : broadcasts.keySet()) {                // 取出交集个数                int currSize = getRetainSize(key);                // 替换当前最大                if (currSize > 0 && currSize > maxKeySize) {                    maxKey = key;                    maxKeySize = currSize;                }            }            // 添加广播台到结果            selects.add(maxKey);            // 移除广播台            areas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));        }        return selects;    }    // 剩余数量    public static int getRetainSize(String key) {        // 如果为空返回0        if (key == null) return 0;        // 存放key对应的地区集合        HashSet<String> tempSet = new HashSet<>();        // 取key对应的地区        tempSet.addAll(broadcasts.get(key));        // 取交集        tempSet.retainAll(areas);        return tempSet.size();    }    public static void main(String[] args) {//        | K1 | 北京, 上海, 天津 |//        | K2 | 北京, 广州, 深圳 |//        | K3 | 上海, 杭州, 成都 |//        | K4 | 上海, 天津 |//        | K5 | 杭州, 大连 |        // 创建广播台        HashSet<String> K1 = new HashSet<>(Arrays.asList("北京", "上海", "天津"));        HashSet<String> K2 = new HashSet<>(Arrays.asList("北京", "广州", "深圳"));        HashSet<String> K3 = new HashSet<>(Arrays.asList("上海", "杭州", "成都"));        HashSet<String> K4 = new HashSet<>(Arrays.asList("上海", "天津"));        HashSet<String> K5 = new HashSet<>(Arrays.asList("杭州", "大连"));        // 加入map        broadcasts.put("K1", K1);        broadcasts.put("K2", K2);        broadcasts.put("K3", K3);        broadcasts.put("K4", K4);        broadcasts.put("K5", K5);        areas.addAll(K1);        areas.addAll(K2);        areas.addAll(K3);        areas.addAll(K4);        areas.addAll(K5);        // 调试输出        System.out.println(broadcasts);        System.out.println(areas);        ArrayList<String> result = Greedy();        System.out.println(result);    }}

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