本文主要是介绍贪心算法之集合覆盖问题详解,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
贪心算法之集合覆盖问题详解
说明
- 贪心算法是指在对某一问题求解时,每一步都寻找最优解的一种思路
- 集合覆盖问题指有多个电台,每个电台都可以覆盖一定的区域,求可以覆盖所有地区的最小电台数量
- 使用贪心算法求得的解不一定是最优解,但是接近最优解
- 电台覆盖问题思路???
- 先用集合记录要覆盖的所有区域,然后遍历每一个电台,将每一个电台能覆盖到的区域和所有的电台做交集处理,然后得到能覆盖最大区域的电台,将这个电台保存
- 下一次,将已经覆盖过的区域从集合中删除得到未覆盖区域的新的集合,然后再遍历所有的电台,寻找能覆盖区域最多的电台
- 不断重复前述步骤,直到所有的区域都被覆盖
- 此问题在寻找电台时,优先使用可以覆盖区域最多的电台,使用了贪心算法的思想
- 源码见下
源码及分析
package algorithm.algorithm.greedy;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
/**
* @author AIMX_INFO
* @version 1.0
*/
public class GreedyAlgorithm {
public static void main(String[] args) {
//创建键值对保存所有电台及其覆盖的区域
HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>();
//创建每一个电台
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");
//添加所有电台
broadcasts.put("K1",hashSet1);
broadcasts.put("K2",hashSet2);
broadcasts.put("K3",hashSet3);
broadcasts.put("K4",hashSet4);
broadcasts.put("K5",hashSet5);
//电台要覆盖的所有地区
HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
for (Map.Entry<String, HashSet<String>> setEntry : broadcasts.entrySet()) {
for (String area : setEntry.getValue()) {
allAreas.add(area);
}
}
//创建集合保存选择的电台
ArrayList<String> selects = new ArrayList<>();
//创建临时集合保存当前电台覆盖地区和所有未覆盖地区的交集
HashSet<String> tmpSet = new HashSet<>();
//定义maxKey保存包含最多未覆盖地区的电台
String maxKey = null;
//如果集合不为空,说明还要未覆盖的地区
while (!allAreas.isEmpty()){
maxKey = null;
//取出每一个电台名字
for (String key : broadcasts.keySet()) {
tmpSet.clear();
//拿到当前电台能覆盖的所有地区
HashSet<String> area = broadcasts.get(key);
//将这些地区添加到集合中
tmpSet.addAll(area);
//取tmpSet和allAreas集合的交集,将交集存储到tmpSet
tmpSet.retainAll(allAreas);
//如果当前这个集合覆盖的区域比maxKey包含的区域多
if (tmpSet.size() > 0 && (maxKey == null || tmpSet.size() > broadcasts.get(maxKey).size())){
maxKey = key;
}
}
//每次遍历都将覆盖过的去掉
if (maxKey != null){
selects.add(maxKey);
allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
}
}
System.out.println(selects);
}
}
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