概述

从今天开始, 小白我将带大家开启 Java 数据结构 & 算法的新篇章.

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:

广播台	覆盖地区
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

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0if (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mapbroadcasts.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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