码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

C# 算法系列 - 贪婪算法(覆盖问题)

时间:2021-02-20 12:42:12      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:取出   ===   chm   ons   字符串   sys   不为   nta   intersect   

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();
        }
    }
}

MSCL超级工具类库
基于C#开发的超强工具类,包含数据库操作,字符串处理,文件或者文件夹处理
网络请求,缓存处理,数据容器等上百个常用工具类封装,附带调用示例和参数说明,
提供CHM详细文档,上百个生产环境使用,稳定高效,简单易用。
真正做到“工具在手,一切尽有”,让你大幅度的提高编程效率,提高编程水平。
联系QQ:7400799(请备注 "MSCL")

===============================================

重要压缩文件忘记解压密码?网上下载rar/zip/7z等压缩文件,需要密码?
====极速解密助手,支持支持RAR/ZIP/7Z等多种压缩文档解密======
★ 解密不超过24小时,跟密码复杂程度相关
★ 解密成功后再收费,无套路
★ 解密成功后自动删除原件,无后顾之忧
联系QQ:7400799(请备注 "文件解密")

==============================================

Magic.Orm已在数百个成熟项目中应用,是比较完善的ORM框架(基于C#开发)。开发过程中参考了NBear与MySoft,吸取了其中的一些精华,加入新思想,
后期参考EF的Lambda语法进行大量扩展。

为什么选择Magic.Orm?

  • 上手简单,0学习成本。使用方便,按照sql书写习惯编写C#.NET代码。功能强大。
  • 高性能,接近手写Sql。
  • 体积小(不到200kb,仅一个dll)。
  • 完美支持Sql Server(2000至最新版),MySql,Oracle,Access,Sqlite等数据库。
  • 支持大量Lambda表达式写法。
  • 不需要像NHibernate的XML配置,不需要像EF的各种数据库连接驱动,集成简单。

购买源码 请联系QQ:7400799(请备注 "ORM")

C# 算法系列 - 贪婪算法(覆盖问题)

标签:取出   ===   chm   ons   字符串   sys   不为   nta   intersect   

原文地址:https://www.cnblogs.com/smartsmile/p/14419031.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!