貪欲アルゴリズムの基礎

貪欲アルゴリズム

基本的な導入

1. 貪欲アルゴリズム（貪欲アルゴリズム）は、問題が解決されたときのことをいいます選択の各段階で、我々は最高または最適な（すなわち最も有利な）選択肢とっています最高の結果や最高のアルゴリズムにつながることを期待で
2. 貪欲アルゴリズムによって得られた結果は、必ずしも最適な結果（時には最適な溶液である）ではないが、結果は、比較的近い最適解になっています

シナリオ - セットカバーする問題

アイデアの分析

1. コレクションそれ、使用のすべての領域をカバーするラジオ局を検索する方法<徹底的な方法>実装、電源セットと呼ばれている可能放送局のリストの各セット。示すように、n放送局の総数であると仮定し、放送局は、全2ⁿ-1、サブセット当たり10と仮定して計算することが可能です。

2。貪欲法、高効率：

1. すべてのラジオ局を通じ、見つけますほとんどがカバーされていないカバーエリアラジオ（このラジオ局は、すでにカバーいくつかの領域を含むこともできるが、それは問題ではありません）
2. 無線局は、（例えばArrayListのような）コレクションに追加されます次（ArrayListの中に減少データ）で除去比較した場合、無線局のカバー部への道を見つけます。
3. 全領域がカバーされるまで、最初のステップを繰り返します

コード

package L十大算法.Greedy;

import java.util.*;

/**
 * @Author Zhou  jian
 * @Date 2020 ${month}  2020/1/15 0015  14:30
 */
public class GreedyAlgrothim {

    public static void main(String[] args) {

        //创建电台
        HashMap<String,HashSet<String>> brodacasts = new HashMap<>();
        //将各个电台放入
        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");

        brodacasts.put("k1",hashSet1);
        brodacasts.put("k2",hashSet2);
        brodacasts.put("k3",hashSet3);
        brodacasts.put("k4",hashSet4);
        brodacasts.put("k5",hashSet5);

        //间allArratys添加所有城市
        HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
        for(Map.Entry<String,HashSet<String>> set : brodacasts.entrySet()){
            allAreas.addAll(set.getValue());
        }

        //创建一个ArrayList。存放选择的电台集合
        ArrayList<String>  selects = new ArrayList<>();

        //定义一个临时集合，在遍历过程中，存放遍历过程中电台覆盖地区和当前还没有覆盖地区的交集
        HashSet<String> tempSet = new HashSet<>();



        //定义maxKey:保存在一次遍历过程中，能够覆盖最大未覆盖地区对应的电台的key
        //如果maxKey!=null则会将maxKey加入到selects
        String  maxKey = null;

        while(allAreas.size()!=0){//如果allAreas不为0则表示还没有覆盖所有地区
            //每进行一次maxKey=null;
            maxKey=null;

            //遍历broadcats，取出对应的key
            for(String key:brodacasts.keySet()){

                //梅金星一次for将tempSet情况
                tempSet.clear();
                //当前广播能覆盖的地区
                HashSet<String>  areas = brodacasts.get(key);
                tempSet.addAll(areas);
                //取交集，取当前广播电台和需要广播地区的重合数量,交集会赋值给tempSet
                tempSet.retainAll(allAreas);
                //如果当前包含的集合包含未覆盖地区的数量比maxKey指向的集合未覆盖的地区还多
                //就需要重置maxKey
                //tempSet.size()>0&&(maxKey==null || tempSet.size()>brodacasts.get(maxKey).size())体现出贪心算法核新
                if(tempSet.size()>0&&(maxKey==null || tempSet.size()>brodacasts.get(maxKey).size())){
                    maxKey = key;
                }
            }

            //maxKey!=null,应该将maxKey加入到selects
            if(maxKey!=null){
                selects.add(maxKey);
                //将maxKey执行的广播电台从allAreas清掉
               allAreas.removeAll(brodacasts.get(maxKey));
            }
        }


        System.out.println("得到的选择结果"+selects);//k1 k2 k3 k5
        

    }
}

注意事項や詳細

1. 貪欲アルゴリズムによって得られた結果は、必ずしも最適な結果（時には最適な溶液である）ではないが、比較的類似溶液（近い）最適解の結果であります

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