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AI summary
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
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:
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:
- 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
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.
- 作者:IT小舟
- 链接:https://www.codezhou.top/article/%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
