using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { /*===========贪心算法(集合覆盖问题)============== 贪心算法介绍# 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择, 从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法 贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果 应用场景-集合覆盖问题# 问题详情# 假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号 思路分析# 目前并没有算法可以快速计算得到准备的值, 使用贪婪算法,则可以得到非常接近的解,并且效率高。 选择策略上,因为需要覆盖全部地区的最小集合: 遍历所有的广播电台, 找到一个覆盖了最多未覆盖的地区的电台(此电台可能包含一些已覆盖的地区,但没有关系) 将这个电台加入到一个集合中(比如 ArrayList), 想办法把该电台覆盖的地区在下次比较时去掉。 重复第 1 步直到覆盖了全部的地区 */ //假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号 //创建广播电台,放入到Map Dictionary<string, List<string>> broadcasts = new Dictionary<string, List<string>>(); //将各个电台放入到broadcasts List<string> hashSet1 = new List<string>(); hashSet1.Add("北京"); hashSet1.Add("上海"); hashSet1.Add("天津"); List<string> hashSet2 = new List<string>(); hashSet2.Add("广州"); hashSet2.Add("北京"); hashSet2.Add("深圳"); List<string> hashSet3 = new List<string>(); hashSet3.Add("成都"); hashSet3.Add("上海"); hashSet3.Add("杭州"); List<string> hashSet4 = new List<string>(); hashSet4.Add("上海"); hashSet4.Add("天津"); List<string> hashSet5 = new List<string>(); hashSet5.Add("杭州"); hashSet5.Add("大连"); //加入到字典集合 broadcasts.Add("Radio1", hashSet1); broadcasts.Add("Radio2", hashSet2); broadcasts.Add("Radio3", hashSet3); broadcasts.Add("Radio4", hashSet4); broadcasts.Add("Radio5", hashSet5); //allAreas 存放所有的地区 List<string> allAreas = new List<string>(); allAreas.Add("北京"); allAreas.Add("上海"); allAreas.Add("天津"); allAreas.Add("广州"); allAreas.Add("深圳"); allAreas.Add("成都"); allAreas.Add("杭州"); allAreas.Add("大连"); //创建ArrayList, 存放选择的电台集合 List<string> selList = new List<string>(); //定义一个临时的集合, 在遍历的过程中,存放遍历过程中的电台覆盖的地区和当前还没有覆盖的地区的交集 List<string> tempList = new List<string>(); //定义给maxKey , 保存在一次遍历过程中,能够覆盖最大未覆盖的地区对应的电台的key //如果maxKey 不为null , 则会加入到 selList string maxKey = null; // 如果allAreas 不为0, 则表示还没有覆盖到所有的地区 // 每进行一次while(每次把maxkey电台放入selList后),需要清空maxkey电台中的地区 while (allAreas.Count != 0) { maxKey = null; //遍历 broadcasts, 取出对应key 这个for是用来找到最优的maxkey的 foreach (string key in broadcasts.Keys) { // 这里获得的key 应该是k1 k2 //每进行一次for(每次往temp临时集合中存完数据 下次再使用前要把临时集合中的数据清空) tempList.Clear(); //当前这个key能够覆盖的地区 把地区放到areas中 通过key 取value 也就是地区 List<string> areas = broadcasts[key]; //把地区放到tempList中 tempList.AddRange(areas); //求出tempList和allAreas 集合的交集, 交集会赋给 tempList tempList = tempList.Intersect(allAreas).ToList(); //如果当前这个集合包含的未覆盖地区的数量,比maxKey指向的集合地区还多 //就需要重置maxKey 意思就是把地区最多的电台赋给maxkey // tempList.Count > broadcasts[maxKey].Count 体现出贪心算法的特点,每次都选择最优的 // tempList.Count > 0 说明还未覆盖完所有地区 因为是和 allAreas还有交集 if (tempList.Count > 0 && (maxKey == null || tempList.Count > broadcasts[maxKey].Count)) { maxKey = key; } } //maxKey != null, 就应该将maxKey 加入selList if (maxKey != null) { selList.Add(maxKey); //将maxKey指向的广播电台覆盖的地区,从 allAreas 去掉 allAreas.RemoveAll(p => broadcasts[maxKey].Contains(p)); } } //得到的选择结果是Radio1,Radio2,Radio3,Radio5 Console.WriteLine("得到的选择结果是" + string.Join(",", selList)); Console.ReadKey(); } } }
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