1.貪心算法介紹?

1.算法思路

貪心算法的基本思路是從問(wèn)題的某一個(gè)初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行，根據(jù)某個(gè)優(yōu)化測(cè)度，每一 步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一 個(gè)數(shù)據(jù)，其選取應(yīng)該滿足局部?jī)?yōu)化的條件。若下 一個(gè)數(shù)據(jù)和部分最優(yōu)解連在一起不再是可行解時(shí)， 就不把該數(shù)據(jù)添加到部分解中，直到把所有數(shù)據(jù)枚舉完，或者不能再添加算法停止。?

貪心算法一般按如下步驟進(jìn)行：?

①建立數(shù)學(xué)模型來(lái)描述問(wèn)題?。

②把求解的問(wèn)題分成若干個(gè)子問(wèn)題?。

③對(duì)每個(gè)子問(wèn)題求解，得到子問(wèn)題的局部最優(yōu)解?。

④把子問(wèn)題的解局部最優(yōu)解合成原來(lái)解問(wèn)題的一個(gè)解?。

貪心算法是一種對(duì)某些求最優(yōu)解問(wèn)題的更簡(jiǎn)單、更迅速的設(shè)計(jì)技術(shù)。貪心算法的特點(diǎn)是一步一步地進(jìn)行，常以當(dāng)前情況為基礎(chǔ)根據(jù)某個(gè)優(yōu)化測(cè)度作最優(yōu)選擇，而不考慮各種可能的整體情況，省去了為找最優(yōu)解要窮盡所有可能而必須耗費(fèi)的大量時(shí)間。貪心算法采用自頂向下，以迭代的方法做出相繼的貪心選擇，每做一次貪心選擇，就將所求問(wèn)題簡(jiǎn)化為一個(gè)規(guī)模更小的子問(wèn)題，通過(guò)每一步貪心選擇，可得到問(wèn)題的一個(gè)最優(yōu)解。雖然每一步上都要保證能獲得局部最優(yōu)解，但由此產(chǎn)生的全局解有時(shí)不一定是最優(yōu)的，所以貪心算法不要回溯?[2]。

2.代碼介紹

/*** 為指定學(xué)生推薦最合適的課程。* @param scanner 用于接收用戶輸入的Scanner對(duì)象。* @param studentService 用于獲取學(xué)生信息的服務(wù)。* @param courseService 用于獲取課程列表的服務(wù)。*/public static void recommendBestCourse(Scanner scanner, StudentService studentService, CourseService courseService) {// 提示用戶輸入學(xué)生ID并接收輸入System.out.print("輸入學(xué)生ID：");int studentID = scanner.nextInt();scanner.nextLine(); // 消耗換行符// 根據(jù)學(xué)生ID獲取學(xué)生信息，如果學(xué)生不存在則返回Student student = studentService.getStudentById(studentID);if (student == null) {System.out.println("未找到該學(xué)生。");return;}// 獲取所有課程的列表，如果沒(méi)有課程信息則返回List<Course> courses = courseService.listAllCourses();if (courses.isEmpty()) {System.out.println("當(dāng)前沒(méi)有課程信息。");return;}// 使用貪心算法推薦最合適的課程Course bestCourse = findBestCourse(student, courses);if (bestCourse != null) {// 如果找到最佳課程，打印課程信息System.out.println("推薦的最合適課程是：" + bestCourse.getCourseName());System.out.println("課程ID: " + bestCourse.getCourseID());System.out.println("學(xué)分: " + bestCourse.getCreditHours());} else {System.out.println("沒(méi)有找到合適的課程。");}}/*** 使用貪心算法找到最合適的課程。* @param student 需要推薦課程的學(xué)生。* @param courses 可供選擇的所有課程列表。* @return 最佳課程對(duì)象。*/private static Course findBestCourse(Student student, List<Course> courses) {Course bestCourse = null; // 用于存儲(chǔ)當(dāng)前找到的最佳課程int maxScore = Integer.MIN_VALUE; // 用于存儲(chǔ)當(dāng)前最高分?jǐn)?shù)// 遍歷所有課程for (Course course : courses) {// 計(jì)算每個(gè)課程的得分int score = calculateCourseScore(student, course);// 如果當(dāng)前課程的得分高于已知最高分?jǐn)?shù)，則更新最佳課程和最高分?jǐn)?shù)if (score > maxScore) {maxScore = score;bestCourse = course;}}// 返回得分最高的課程作為最佳課程推薦return bestCourse;}/*** 計(jì)算單個(gè)課程的得分，用于評(píng)估課程的適宜性。* @param student 學(xué)生對(duì)象。* @param course 課程對(duì)象。* @return 計(jì)算得到的課程得分。*/private static int calculateCourseScore(Student student, Course course) {int score = 0; // 初始化得分// 學(xué)分越高，得分越高，這里假設(shè)每1學(xué)分得10分score += course.getCreditHours() * 10;// 如果學(xué)生未修過(guò)該課程，額外加分，這里假設(shè)額外加50分List<Grade> grades = student.getGrades(new GradeService()); // 獲取學(xué)生已修課程的列表boolean isTaken = grades.stream().anyMatch(grade -> grade.getCourseID() == course.getCourseID());if (!isTaken) {score += 50;}// 返回計(jì)算得到的得分return score;}

3.使用貪心算法為一個(gè)特定的學(xué)生推薦最合適的課程

1. 方法定義:
? ?- `recommendBestCourse` 是一個(gè)靜態(tài)方法，它接收一個(gè) `Scanner` 對(duì)象用于用戶輸入，以及 `StudentService` 和 `CourseService` 服務(wù)層對(duì)象，用于獲取學(xué)生和課程信息。

2. 用戶輸入處理:
? ?- 程序首先提示用戶輸入一個(gè)學(xué)生ID，然后使用 `Scanner` 對(duì)象讀取這個(gè)輸入值。

3. 學(xué)生信息獲取:
? ?- 使用 `studentService.getStudentById(studentID)` 方法根據(jù)學(xué)生ID獲取學(xué)生信息。如果學(xué)生不存在，打印提示信息并結(jié)束方法執(zhí)行。

4. 課程列表獲取:
? ?- 調(diào)用 `courseService.listAllCourses()` 獲取所有可用的課程列表。如果沒(méi)有課程信息，同樣打印提示信息并結(jié)束方法執(zhí)行。

5. 推薦邏輯:
? ?- 通過(guò)調(diào)用 `findBestCourse` 方法使用貪心算法為學(xué)生推薦最合適的課程。

6. 貪心算法實(shí)現(xiàn):
? ?- `findBestCourse` 方法遍歷所有課程，并通過(guò) `calculateCourseScore` 方法為每個(gè)課程計(jì)算一個(gè)得分。選擇得分最高的課程作為最佳推薦。

7. 得分計(jì)算:
? ?- `calculateCourseScore` 方法定義了課程得分的計(jì)算邏輯。在這個(gè)例子中，得分基于兩個(gè)因素：課程的學(xué)分和學(xué)生是否已修過(guò)該課程。學(xué)分越高得分越高，如果學(xué)生未修過(guò)該課程則額外加分。

8. 推薦結(jié)果輸出:
? ?- 如果找到最佳課程，打印出課程名稱(chēng)、課程ID和學(xué)分信息。如果沒(méi)有合適的課程，打印相應(yīng)的提示信息。