貪婪算法--Python

貪婪算法：
每步都采取最優的做法，即每步都選擇局部最優解，最終得到的就是全局最優解。

假設你辦了個廣播節目，要讓全美50個州的聽眾都收聽得到。為此你需要決定在哪些廣播台播出。
在每個廣播台播出都需要支付費用，因此你力圖在盡可能少的廣播台播出。
使用貪婪算法可得到非常接近的解：
1、選出這樣一個廣播台，即它覆蓋了最多的未覆蓋州，即便這個廣播台覆蓋了一些一覆蓋的州也沒有關系；
2、重復第一步，直到覆蓋了所有的州。

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貪婪算法：
每步都采取最優的做法，即每步都選擇局部最優解，最終得到的就是全局最優解。
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假設你辦了個廣播節目，要讓全美50個州的聽眾都收聽得到。為此你需要決定在哪些廣播台播出。
在每個廣播台播出都需要支付費用，因此你力圖在盡可能少的廣播台播出。
使用貪婪算法可得到非常接近的解：
1、選出這樣一個廣播台，即它覆蓋了最多的未覆蓋州，即便這個廣播台覆蓋了一些一覆蓋的州也沒有關系；
2、重復第一步，直到覆蓋了所有的州。
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#創建一個列表，其中包含要覆蓋的州
states_needed = set(['mt', 'wa', 'or', 'id', 'nv', 'ut', 'ca', 'az'])
#創建廣播台清單
stations = {}
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'])
#創建一個集合來存儲最終選擇的廣播台
final_stations = set()

while states_needed:
    best_station = None
    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)