Java使用贪心算法解决电台覆盖问题(示例详解)

java使用贪心算法解决电台覆盖问题

代码实现

/**
 * 贪心算法实现集合覆盖
 */
public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建电台和地区集合
        HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<>();
        // 创建各个电台
        HashSet<String> k1 = new HashSet<>();
        k1.add("北京");
        k1.add("上海");
        k1.add("天津");
        HashSet<String> k2 = new HashSet<>();
        k2.add("广州");
        k2.add("北京");
        k2.add("深圳");
        HashSet<String> k3 = new HashSet<>();
        k3.add("成都");
        k3.add("上海");
        k3.add("杭州");
        HashSet<String> k4 = new HashSet<>();
        k4.add("上海");
        k4.add("天津");
        HashSet<String> k5 = new HashSet<>();
        k5.add("杭州");
        k5.add("大连");

        // 加入各个电台
        broadcasts.put("k1", k1);
        broadcasts.put("k2", k2);
        broadcasts.put("k3", k3);
        broadcasts.put("k4", k4);
        broadcasts.put("k5", k5);
        // 建立各个地区的集合
        HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
        for (Map.Entry<String, HashSet<String>> entry : broadcasts.entrySet()) {
            HashSet<String> value = entry.getValue();
            allAreas.addAll(value);
        }
        // 创建选择的电台的集合
        ArrayList<String> broadSelect = new ArrayList<>();
        // 定义一个临时的集合
        HashSet<String> tempSet = new HashSet<>();
        // 定义一个指针，用于指向当前最优
        String maxKey = null;
        while (allAreas.size() > 0) {
            // 重置置空
            maxKey = null;
            // 遍历
            for (String key : broadcasts.keySet()) {
                // 重置置空
                tempSet.clear();
                HashSet<String> value = broadcasts.get(key);
                tempSet.addAll(value);
                // 求出temp和allAreas的交集
                tempSet.retainAll(allAreas);
                // 如果当前选择有覆盖地区
                if (tempSet.size() > 0 &&
                        // 此时，如果maxKey还没有指向就指向
                        (maxKey == null ||
                                // 如果maxKey已经有指向就比较谁最优解
                                (tempSet.size() > (broadcasts.get(maxKey).size())))) {
                    maxKey = key;
                }
            }
            if (maxKey != null) {
                // 将maxKey加入
                broadSelect.add(maxKey);
                // 并将allAreas去掉maxKey能覆盖的地区
                allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
        // 打印结果
        System.out.println(broadSelect);
    }
}

补充：下面看下贪心算法解决集合覆盖问题

贪心算法：指在对问题求解时，在每一步都选择最好的选择，从而希望得到最好的结果。

解决集合覆盖问题

比如有5个广播台，每个广播台覆盖的区域不一样，怎么选择最少的广播台，让所有区域都覆盖上
如 k1广播台覆盖的区域有：北京、上海、天津
k2广播台覆盖的区域有：北京、山东、深圳
k3广播台覆盖的区域有：成都、上海、杭州
k4广播台覆盖的区域有：上海、天津
k5广播台覆盖的区域有：杭州、武汉

步骤：

1. 遍历所有广播台，找到了个覆盖了最多未覆盖的地区的电台
2. 将这个电台加入到集合中，想办法将该电台覆盖的地区下次比较时去掉
3. 重复第1步，直到覆盖了全部区域

图解

所有区域：{北京、上海、天津、山东、深圳、成都、杭州、武汉};
选择的电台：{}

第一步：遍历所有广播台，找到了个覆盖了最多未覆盖的地区的电台
k1(北京、上海、天津),k2(北京、山东、深圳),k3(成都、上海、杭州)在所有区域({北京、上海、天津、山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为3
k4(上海、天津),k5(杭州、武汉)在在所有区域({北京、上海、天津、山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2
选择最大覆盖数k1加入到选择的电台{k1}，
第二步：将k1（北京、上海、天津）从所覆盖的区域从所有区域中移除，所有区域更新为：{山东、深圳、成都、杭州、武汉};

第三步：重复第一步，遍历所有广播
k1(北京、上海、天津)在所有区域({山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k2(北京、山东、深圳)在所有区域({山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2
k3(成都、上海、杭州)在所有区域({山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2
k4(上海、天津)在所有区域({山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k5(杭州、武汉)在所有区域({山东、深圳、成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2
选择最大覆盖数k2加入到选择的电台{k1,k2}
将k2(北京、山东、深圳)从所覆盖的区域从所有区域中移除，所有区域更新为：{成都、杭州、武汉};
k1(北京、上海、天津)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k2(北京、山东、深圳)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k3(成都、上海、杭州)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2
k4(上海、天津)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k5(杭州、武汉)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为2

选择最大覆盖数k3加入到选择的电台{k1,k2,k3}
将k3(成都、上海、杭州)从所覆盖的区域从所有区域中移除，所有区域更新为：{武汉};
k1(北京、上海、天津)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k2(北京、山东、深圳)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k3(成都、上海、杭州)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k4(上海、天津)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为0
k5(杭州、武汉)在所有区域({成都、杭州、武汉})中覆盖的个数为1

选择最大覆盖数k5加入到选择的电台{k1,k2,k3,k5}
完成

代码实现：

package azhong.greedy_algo;

import java.util.*;
/**
 * 贪心算法
 * 在对问题求解时，在每一步都选择最好的选择，从而希望得到最好的结果。
 */
public class GreedyAlgoDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //每个电台覆盖的区域
        Map<String,HashSet<String>> allStations = initRadioStation();
        //需要覆盖的所有区域
        HashSet<String> allAreas = getAllAreas(allStations);
        //存放选择的电台
        List<String> selectedStations = new ArrayList<>();
        while (allAreas.size()>0) {
            //遍历所有广播台，找到了个覆盖了最多未覆盖的地区的电台
            int maxIndex=0;
            String maxK=null;
            HashSet<String> areaInMaxK=null;
            for (Map.Entry<String, HashSet<String>> entry : allStations.entrySet()) {
                final String k = entry.getKey();
                HashSet<String> values = entry.getValue();
                //当前电台在所有区域覆盖的个数
                int c = testIntersectionOfSet(values, allAreas);
                System.out.println(k + " 在所有区域覆盖的个数: " + c);
                if(c>maxIndex){
                    maxIndex=c;
                    maxK=k;
                    areaInMaxK=values;
                }
            }
            if(maxK!=null){
                //选择最大覆盖数k1加入到选择的电台{k1}，
                selectedStations.add(maxK);
                //将k1（北京、上海、天津）从所覆盖的区域从所有区域中移除，所有区域更新为：{山东、深圳、成都、杭州、武汉};
                allAreas.removeAll(areaInMaxK);
                //重置，进入下一次循环
                maxIndex=0;
                maxK=null;
                areaInMaxK=null;
                System.out.println("****************************");
        }
        System.out.println(selectedStations);
    }
    /**
     * 测试：求两个集合的交集
     * A{北京、上海、天津}
     * B{北京、上海、天津、山东、深圳、成都、杭州、武汉}
     * A.retainAll(B); 得到A{北京、上海、天津} 个数为3
     */
    private static int testIntersectionOfSet(HashSet A,HashSet B){
        //将存在于集合A中但不存在于集合B中的元素移除。
        A.retainAll(B);
        return A.size();
     * 初始化电台
     * k1广播台覆盖的区域有：北京、上海、天津
     * k2广播台覆盖的区域有：北京、山东、深圳
     * k3广播台覆盖的区域有：成都、上海、杭州
     * k4广播台覆盖的区域有：上海、天津
     * k5广播台覆盖的区域有：杭州、武汉
     * @return Map<String,HashSet<String>>类型电台集合
    private static Map<String,HashSet<String>> initRadioStation(){
        Map<String,HashSet<String>> allStations = new HashMap<String,HashSet<String>>();
        HashSet<String> k1 = new HashSet<>();
        k1.add("北京");
        k1.add("上海");
        k1.add("天津");
        HashSet<String> k2 = new HashSet<>();
        k2.add("北京");
        k2.add("山东");
        k2.add("深圳");
        HashSet<String> k3 = new HashSet<>();
        k3.add("成都");
        k3.add("上海");
        k3.add("杭州");
        HashSet<String> k4 = new HashSet<>();
        k4.add("上海");
        k4.add("天津");
        HashSet<String> k5 = new HashSet<>();
        k5.add("杭州");
        k5.add("武汉");
        allStations.put("k1",k1);
        allStations.put("k2",k2);
        allStations.put("k3",k3);
        allStations.put("k4",k4);
        allStations.put("k5",k5);
        return allStations;
    private static HashSet<String> getAllAreas(Map<String,HashSet<String>> allStations){
        HashSet<String> allAreas = new HashSet<>();
        Collection<HashSet<String>> stations = allStations.values();
        for(HashSet<String> station:stations){
            Iterator<String> areas = station.iterator();
            //操泥玛，写成了if
            while (areas.hasNext()){
                allAreas.add(areas.next());
        return allAreas;
}

运行结果为：

k1 在所有区域覆盖的个数: 3
k2 在所有区域覆盖的个数: 3
k3 在所有区域覆盖的个数: 3
k4 在所有区域覆盖的个数: 2
k5 在所有区域覆盖的个数: 2
****************************
k1 在所有区域覆盖的个数: 0
k2 在所有区域覆盖的个数: 2
k3 在所有区域覆盖的个数: 2
k4 在所有区域覆盖的个数: 0
k5 在所有区域覆盖的个数: 2
****************************
k1 在所有区域覆盖的个数: 0
k2 在所有区域覆盖的个数: 0
k3 在所有区域覆盖的个数: 2
k4 在所有区域覆盖的个数: 0
k5 在所有区域覆盖的个数: 2
****************************
k1 在所有区域覆盖的个数: 0
k2 在所有区域覆盖的个数: 0
k3 在所有区域覆盖的个数: 0
k4 在所有区域覆盖的个数: 0
k5 在所有区域覆盖的个数: 1
****************************
[k1, k2, k3, k5]

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