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      貪心算法 --- 集合覆蓋問題

       貪挽懶月 2022-06-20 發(fā)布于廣東

      「一、是什么?」

      首先來看一個「集合覆蓋問題」

      假如存在下面需要付費的廣播臺,以及廣播臺信號可以覆蓋的地區(qū),如何選擇最少的廣播臺,讓所有地區(qū)都可以接收到信號?

      廣播臺覆蓋地區(qū)
      k1北京、上海、天津
      k2北京、廣州、深圳
      k3上海、成都、杭州
      k4上海、天津
      k5杭州、大連

      也就是說現(xiàn)在地區(qū)總共有8個,即北京、上海、天津、廣州、深圳、成都、杭州、大連,如何訂購最少的廣播臺,可以收聽到這8個地區(qū)的廣播。

      這個問題就是經(jīng)典的用貪心算法求解的問題。「貪心算法」是指在每一步選擇中都采取最優(yōu)的策略,從而希望能夠?qū)е陆Y(jié)果是最優(yōu)的一種算法。貪心算法所得到的結(jié)果并不一定是最優(yōu)的解,但都是相對接近最優(yōu)解的結(jié)果。

      「二、案例:」

      要解決上面的問題,該怎么做呢?常規(guī)的做法如下:

      • 列出k1、k2、k3、k4、k5的所有可能組合,總共就有2^5 = 32種組合。怎么來的?就是5個數(shù)不考慮順序進行排列組合嘛。

      • 在這32種組合中挑選一種可以覆蓋到8個地區(qū),并且廣播臺最少的組合,那就是本題的解了。

      這樣做顯然很麻煩,要是有100個廣播臺,那不是完犢子了。但是可以使用貪心算法,提高效率。「貪心算法步驟如下:」

      • 遍歷所有的廣播臺,找到一個包含了最多當(dāng)前還未覆蓋地區(qū)的廣播臺;

      • 將這個廣播臺存起來,想辦法把該廣播臺覆蓋的地區(qū)中下次選擇時,用別的廣播臺代替;

      • 重復(fù)上面的步驟直到覆蓋了所有的地區(qū)。

      如果用上面的案例來說的話,那么步驟就是:

      • 遍歷廣播臺,一開始所有地區(qū)都還沒覆蓋,遍歷后發(fā)現(xiàn)k1、k2、k3都是覆蓋了3個地區(qū),選擇這三個任何一個都可以,我們按照遍歷順序,選擇k1。將k1用一個ArrayList保存起來;

      • 把k1覆蓋的地區(qū)從保存地區(qū)的集合中去掉,那么現(xiàn)在就只剩下5個地區(qū)沒覆蓋了;

      • 再次遍歷廣播臺的集合,現(xiàn)在剩下5個地區(qū)未覆蓋,即廣州、深圳、成都、杭州、大連。哪個廣播臺包含最多未覆蓋的地區(qū),那就選哪個?,F(xiàn)在k2、k3、k5都是包含了兩個還未被覆蓋的地區(qū)。按照遍歷順序,選擇k2;

      • 再把k2覆蓋的地區(qū)從保存地區(qū)的集合中去掉,那么現(xiàn)在就剩下成都、杭州、大連三個地方未覆蓋了;

      • 遍歷廣播臺集合,發(fā)現(xiàn)k3和k5都可以覆蓋兩個,按照遍歷順序,選擇k3;

      • 再把k3覆蓋的地區(qū)從保存地區(qū)的集合中去掉,那么現(xiàn)在就剩下大連未覆蓋了;

      • 毫無疑問,最后要選擇k5,因為只有k5能夠覆蓋大連。

      所以最終的選擇結(jié)果是k1、k2、k3、k5。

      「三、代碼實現(xiàn):」

      將上面的問題用代碼實現(xiàn)出來。

      public class GreedyDemo {
       
       public static void main(String[] args) {
        // 廣播電臺及其對應(yīng)覆蓋地區(qū)用map保存
        Map<String, Set<String>> map = new HashMap<>();
        Set<String> areaSet1 = new HashSet<>();
        areaSet1.add("北京");
        areaSet1.add("上海");
        areaSet1.add("天津");
        
        Set<String> areaSet2 = new HashSet<>();
        areaSet2.add("北京");
        areaSet2.add("廣州");
        areaSet2.add("深圳");
        
        Set<String> areaSet3 = new HashSet<>();
        areaSet3.add("上海");
        areaSet3.add("成都");
        areaSet3.add("杭州");
        
        Set<String> areaSet4 = new HashSet<>();
        areaSet4.add("上海");
        areaSet4.add("天津");
        
        Set<String> areaSet5 = new HashSet<>();
        areaSet5.add("杭州");
        areaSet5.add("大連");
        
        map.put("k1", areaSet1);
        map.put("k2", areaSet2);
        map.put("k3", areaSet3);
        map.put("k4", areaSet4);
        map.put("k5", areaSet5);
        
        System.out.println(greedy(map));;
       }
       
       public static List<String> greedy(Map<String, Set<String>> map){
        // 遍歷map,拿到所有地區(qū),保存起來
        Set<String> allArea = new HashSet<>();
        for(String key : map.keySet()) {
         allArea.addAll(map.get(key));
        }
        // 用來保存所選電臺的集合
        List<String> selected = new ArrayList<>();
        Set<String> temp = new HashSet<>();
        String selectedKey = null;
        while (allArea.size() != 0) {
         for (String key : map.keySet()) {
          temp.clear();
          selectedKey = null;
          Set<String> area = map.get(key);
          temp.addAll(area);
          // 跟allArea求交集
          temp.retainAll(allArea);
          if (temp.size() > 0 && (selectedKey == null || temp.size() > map.get(selectedKey).size())) {
           selectedKey = key;
          }
          // 找到了當(dāng)前這一輪選擇的廣播臺
          if (selectedKey != null) {
           selected.add(selectedKey);
           allArea.removeAll(map.get(selectedKey));
          }
         }
        }
        return selected;
       }
      }

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