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Python使用贪婪算法解决问题
集合覆盖问题
假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出
1.创建一个列表，其中包含要覆盖的州
states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])
2.使用散列表表示可供选择的广播台清单
stations = dict() stations["kone"] = set(["id", "nv", "ut"]) stations["ktwo"] = set(["wa", "id", "mt"]) stations["kthree"] = set(["or", "nv", "ca"]) stations["kfour"] = set(["nv", "ut"]) stations["kfive"] = set(["ca", "az"])
3.使用集合来存储最终选择的广播台
final_stations = set()
4.循环
while states_needed:
# 遍历所有的广播台，从中选择覆盖最多的未覆盖州的广播台，将这个广播台存储在best_station中
best_station = None
# 这个集合包含该广播台覆盖的所有未覆盖的州
states_covered = set()
for station, states in stations.items():
covered = states_needed & states
if len(covered) > len(states_covered):
best_station = station
states_covered = covered
states_needed -= states_covered
final_stations.add(best_station)
print(final_stations) # 结果为{'ktwo', 'kthree', 'kone', 'kfive'}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
python,贪婪算法
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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