廣播台可覆蓋地區
k1北京, 上海, 天津
k2北京, 廣州, 深圳
k3成都, 上海, 杭州
k4上海, 天津
k5杭州, 大連
* 貪心演算法所得到的結果不一定是最優的結果(如 考慮到成本及其它因素), 但都是相對接近最優的結果
窮舉演算法: 此方式效率較低不推薦使用
貪心演算法: 效率較高, 建議使用
遍歷所有的廣播電台, 找到乙個覆蓋了最多未覆蓋地區的電台(此電台可能包含一些已覆蓋的地區, 但沒關係)public static void main(string args)將這個電台加入到乙個集合中, 之後下次比較時, 所重複的區域去掉, 依次重複以上步驟, 直到覆蓋全部地區
}if (maxkey != null)
}system.out.println("結果為 " + selects);
}}輸出:
> 結果為 [k1, k2, k3, k5]
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演算法 貪心演算法
把乙個複雜問題分解為一系列較為簡單的區域性最優選擇，每乙個選擇都是對當前解的乙個擴充套件，知道獲得問題的完整解。在解決問題的策略上目光短淺，只根據當前已有的資訊做出選擇，而且一旦做出了選擇，不管將來有什麼結果這個選擇都不會改變。換言之，貪心法並不是從整體最優考慮，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域...
演算法 貪心演算法
集合覆蓋問題 旅行商問題等都屬於np完全問題，在數學領域上並沒有快速得到最優解的方案，非常適合用貪婪演算法。判斷方法 1.元素較少時，一般執行速度很快，但隨著元素數量增多，速度會變得非常慢 2.涉及到需要計算比較 所有的組合 情況的通常是np完全問題 3.無法分割成小問題，必須考慮各種可能的情況。這...
演算法 貪心演算法
貪心演算法，又稱貪婪演算法 greedy algorithm 是指在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優解出發來考慮，它所做出的僅是在某種意義上的區域性最優解。貪婪演算法是一種分階段的工作，在每乙個階段，可以認為所做決定是最好的，而不考慮將來的後果。這種 眼下能夠拿到...