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Java使用貪心算法解決電臺(tái)覆蓋問(wèn)題(示例詳解)

 更新時(shí)間:2022年04月25日 10:13:08   作者:CoderDreams  
貪心算法是指在對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解時(shí),在每一步選擇中都采取最好或最優(yōu)的選擇,從而導(dǎo)致結(jié)果理想化,下面通過(guò)本文介紹下Java使用貪心算法解決電臺(tái)覆蓋問(wèn)題,需要的朋友可以參考下

java使用貪心算法解決電臺(tái)覆蓋問(wèn)題

代碼實(shí)現(xiàn)

/**
 * 貪心算法實(shí)現(xiàn)集合覆蓋
 */
public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建電臺(tái)和地區(qū)集合
        HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>();
        // 創(chuàng)建各個(gè)電臺(tái)
        HashSet<String> k1 = new HashSet<>();
        k1.add("北京");
        k1.add("上海");
        k1.add("天津");
        HashSet<String> k2 = new HashSet<>();
        k2.add("廣州");
        k2.add("北京");
        k2.add("深圳");
        HashSet<String> k3 = new HashSet<>();
        k3.add("成都");
        k3.add("上海");
        k3.add("杭州");
        HashSet<String> k4 = new HashSet<>();
        k4.add("上海");
        k4.add("天津");
        HashSet<String> k5 = new HashSet<>();
        k5.add("杭州");
        k5.add("大連");

        // 加入各個(gè)電臺(tái)
        broadcasts.put("k1", k1);
        broadcasts.put("k2", k2);
        broadcasts.put("k3", k3);
        broadcasts.put("k4", k4);
        broadcasts.put("k5", k5);
        // 建立各個(gè)地區(qū)的集合
        HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
        for (Map.Entry<String, HashSet<String>> entry : broadcasts.entrySet()) {
            HashSet<String> value = entry.getValue();
            allAreas.addAll(value);
        }
        // 創(chuàng)建選擇的電臺(tái)的集合
        ArrayList<String> broadSelect = new ArrayList<>();
        // 定義一個(gè)臨時(shí)的集合
        HashSet<String> tempSet = new HashSet<>();
        // 定義一個(gè)指針,用于指向當(dāng)前最優(yōu)
        String maxKey = null;
        while (allAreas.size() > 0) {
            // 重置置空
            maxKey = null;
            // 遍歷
            for (String key : broadcasts.keySet()) {
                // 重置置空
                tempSet.clear();
                HashSet<String> value = broadcasts.get(key);
                tempSet.addAll(value);
                // 求出temp和allAreas的交集
                tempSet.retainAll(allAreas);
                // 如果當(dāng)前選擇有覆蓋地區(qū)
                if (tempSet.size() > 0 &&
                        // 此時(shí),如果maxKey還沒(méi)有指向就指向
                        (maxKey == null ||
                                // 如果maxKey已經(jīng)有指向就比較誰(shuí)最優(yōu)解
                                (tempSet.size() > (broadcasts.get(maxKey).size())))) {
                    maxKey = key;
                }
            }
            if (maxKey != null) {
                // 將maxKey加入
                broadSelect.add(maxKey);
                // 并將allAreas去掉maxKey能覆蓋的地區(qū)
                allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
        // 打印結(jié)果
        System.out.println(broadSelect);
    }
}

補(bǔ)充:下面看下貪心算法解決集合覆蓋問(wèn)題

貪心算法:指在對(duì)問(wèn)題求解時(shí),在每一步都選擇最好的選擇,從而希望得到最好的結(jié)果。

解決集合覆蓋問(wèn)題

比如有5個(gè)廣播臺(tái),每個(gè)廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域不一樣,怎么選擇最少的廣播臺(tái),讓所有區(qū)域都覆蓋上
如 k1廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:北京、上海、天津
k2廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:北京、山東、深圳
k3廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:成都、上海、杭州
k4廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:上海、天津
k5廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:杭州、武漢

步驟:

1. 遍歷所有廣播臺(tái),找到了個(gè)覆蓋了最多未覆蓋的地區(qū)的電臺(tái)
2. 將這個(gè)電臺(tái)加入到集合中,想辦法將該電臺(tái)覆蓋的地區(qū)下次比較時(shí)去掉
3. 重復(fù)第1步,直到覆蓋了全部區(qū)域

圖解

所有區(qū)域:{北京、上海、天津、山東、深圳、成都、杭州、武漢};
選擇的電臺(tái):{}

第一步:遍歷所有廣播臺(tái),找到了個(gè)覆蓋了最多未覆蓋的地區(qū)的電臺(tái)
k1(北京、上海、天津),k2(北京、山東、深圳),k3(成都、上海、杭州)在所有區(qū)域({北京、上海、天津、山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為3
k4(上海、天津),k5(杭州、武漢)在在所有區(qū)域({北京、上海、天津、山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2
選擇最大覆蓋數(shù)k1加入到選擇的電臺(tái){k1},
第二步:將k1(北京、上海、天津)從所覆蓋的區(qū)域從所有區(qū)域中移除,所有區(qū)域更新為:{山東、深圳、成都、杭州、武漢};

第三步:重復(fù)第一步,遍歷所有廣播
k1(北京、上海、天津)在所有區(qū)域({山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k2(北京、山東、深圳)在所有區(qū)域({山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2
k3(成都、上海、杭州)在所有區(qū)域({山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2
k4(上海、天津)在所有區(qū)域({山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k5(杭州、武漢)在所有區(qū)域({山東、深圳、成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2
選擇最大覆蓋數(shù)k2加入到選擇的電臺(tái){k1,k2}
將k2(北京、山東、深圳)從所覆蓋的區(qū)域從所有區(qū)域中移除,所有區(qū)域更新為:{成都、杭州、武漢};
k1(北京、上海、天津)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k2(北京、山東、深圳)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k3(成都、上海、杭州)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2
k4(上海、天津)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k5(杭州、武漢)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為2

選擇最大覆蓋數(shù)k3加入到選擇的電臺(tái){k1,k2,k3}
將k3(成都、上海、杭州)從所覆蓋的區(qū)域從所有區(qū)域中移除,所有區(qū)域更新為:{武漢};
k1(北京、上海、天津)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k2(北京、山東、深圳)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k3(成都、上海、杭州)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k4(上海、天津)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為0
k5(杭州、武漢)在所有區(qū)域({成都、杭州、武漢})中覆蓋的個(gè)數(shù)為1

選擇最大覆蓋數(shù)k5加入到選擇的電臺(tái){k1,k2,k3,k5}
完成

代碼實(shí)現(xiàn):

package azhong.greedy_algo;

import java.util.*;
/**
 * 貪心算法
 * 在對(duì)問(wèn)題求解時(shí),在每一步都選擇最好的選擇,從而希望得到最好的結(jié)果。
 */
public class GreedyAlgoDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //每個(gè)電臺(tái)覆蓋的區(qū)域
        Map<String,HashSet<String>> allStations = initRadioStation();
        //需要覆蓋的所有區(qū)域
        HashSet<String> allAreas = getAllAreas(allStations);
        //存放選擇的電臺(tái)
        List<String> selectedStations = new ArrayList<>();
        while (allAreas.size()>0) {
            //遍歷所有廣播臺(tái),找到了個(gè)覆蓋了最多未覆蓋的地區(qū)的電臺(tái)
            int maxIndex=0;
            String maxK=null;
            HashSet<String> areaInMaxK=null;
            for (Map.Entry<String, HashSet<String>> entry : allStations.entrySet()) {
                final String k = entry.getKey();
                HashSet<String> values = entry.getValue();
                //當(dāng)前電臺(tái)在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù)
                int c = testIntersectionOfSet(values, allAreas);
                System.out.println(k + " 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): " + c);
                if(c>maxIndex){
                    maxIndex=c;
                    maxK=k;
                    areaInMaxK=values;
                }
            }
            if(maxK!=null){
                //選擇最大覆蓋數(shù)k1加入到選擇的電臺(tái){k1},
                selectedStations.add(maxK);
                //將k1(北京、上海、天津)從所覆蓋的區(qū)域從所有區(qū)域中移除,所有區(qū)域更新為:{山東、深圳、成都、杭州、武漢};
                allAreas.removeAll(areaInMaxK);
                //重置,進(jìn)入下一次循環(huán)
                maxIndex=0;
                maxK=null;
                areaInMaxK=null;
                System.out.println("****************************");
        }
        System.out.println(selectedStations);
    }
    /**
     * 測(cè)試:求兩個(gè)集合的交集
     * A{北京、上海、天津}
     * B{北京、上海、天津、山東、深圳、成都、杭州、武漢}
     * A.retainAll(B); 得到A{北京、上海、天津} 個(gè)數(shù)為3
     */
    private static int testIntersectionOfSet(HashSet A,HashSet B){
        //將存在于集合A中但不存在于集合B中的元素移除。
        A.retainAll(B);
        return A.size();
     * 初始化電臺(tái)
     * k1廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:北京、上海、天津
     * k2廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:北京、山東、深圳
     * k3廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:成都、上海、杭州
     * k4廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:上海、天津
     * k5廣播臺(tái)覆蓋的區(qū)域有:杭州、武漢
     * @return Map<String,HashSet<String>>類(lèi)型電臺(tái)集合
    private static Map<String,HashSet<String>> initRadioStation(){
        Map<String,HashSet<String>> allStations = new HashMap<String,HashSet<String>>();
        HashSet<String> k1 = new HashSet<>();
        k1.add("北京");
        k1.add("上海");
        k1.add("天津");
        HashSet<String> k2 = new HashSet<>();
        k2.add("北京");
        k2.add("山東");
        k2.add("深圳");
        HashSet<String> k3 = new HashSet<>();
        k3.add("成都");
        k3.add("上海");
        k3.add("杭州");
        HashSet<String> k4 = new HashSet<>();
        k4.add("上海");
        k4.add("天津");
        HashSet<String> k5 = new HashSet<>();
        k5.add("杭州");
        k5.add("武漢");
        allStations.put("k1",k1);
        allStations.put("k2",k2);
        allStations.put("k3",k3);
        allStations.put("k4",k4);
        allStations.put("k5",k5);
        return allStations;
    private static HashSet<String> getAllAreas(Map<String,HashSet<String>> allStations){
        HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
        Collection<HashSet<String>> stations = allStations.values();
        for(HashSet<String> station:stations){
            Iterator<String> areas = station.iterator();
            //操泥瑪,寫(xiě)成了if
            while (areas.hasNext()){
                allAreas.add(areas.next());
        return allAreas;
}

 運(yùn)行結(jié)果為:

k1 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 3
k2 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 3
k3 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 3
k4 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
k5 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
****************************
k1 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k2 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
k3 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
k4 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k5 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
****************************
k1 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k2 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k3 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
k4 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k5 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 2
****************************
k1 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k2 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k3 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k4 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 0
k5 在所有區(qū)域覆蓋的個(gè)數(shù): 1
****************************
[k1, k2, k3, k5]

到此這篇關(guān)于Java使用貪心算法解決電臺(tái)覆蓋問(wèn)題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java貪心算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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