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1、贪心算法介绍

1、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
2、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

2、应用场景-集合覆盖问题

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
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2.1、思路分析

如何找出覆盖所有地区的广播台的集合呢,使用
穷举法实现
,列出每个可能的广播台的集合,这被称为幂集。假设总的有n个广播台,则广播台的组合
总共有2ⁿ -1 个
,假设每秒可以计算10个子集, 如图:
notion image
使用贪婪算法,效率高:
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:
  1. 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)
  1. 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
  1. 重复第1步直到覆盖了全部的地区
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2.2、贪心算法代码实现

2.3、贪心算法注意事项和细节

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 比如上题的算法选出的是K1, K2, K3, K5,符合覆盖了全部的地区 但是我们发现 K2, K3,K4,K5 也可以覆盖全部地区,如果K2 的使用成本低于K1,那么我们上题的 K1, K2, K3, K5 虽然是满足条件,但是并不是最优的.
 
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