Java 贪心算法经典问题解决

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Java 贪心算法经典问题解决。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

分金条

题目

一块金条切成两半,是需要花费和长度数值一样的铜板的。比如 长度为20的 金条,不管切成长度多大的两半,都要花费20个铜 板。一群人想整分整块金 条,怎么分最省铜板?

例如,给定数组{10,20,30},代表一共三个人,整块金条长度为 10+20+30=60. 金条要分成10,20,30三个部分。 如果, 先把长 度60的金条分成10和50,花费60 再把长度50的金条分成20和30, 花费50 一共花费110铜板。 但是如果, 先把长度60的金条分成30和30,花费60 再把长度30 金条分成10和20,花费30 一共花费90铜板。

输入一个数组,返回分割的最小代价。

思路

哈夫曼树带权路径计算问题,更多了解可参考:哈夫曼树及其应用

  1. 先将给定数组进行排序,这里可以使用优先级队列处理【优先级堆结构】,将数组依次丢入优先级队列中;
  2. 每次从优先级队列中取出较小的值相加,记录计算结果,同时将结果重新丢入到队列中,直到队列中没有元素;
  3. 将过程中的所有计算结果相加,结果即为分割最小代价;

代码实现

   private static int lessMoney(int[] aar) {
        PriorityQueue<Integer> pQ = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < aar.length; i++) {
            pQ.add(aar[i]);
        }
        int result = 0;
        int cur = 0;
        while (pQ.size() > 1) {
            cur = pQ.poll() + pQ.poll();
            result += cur;
            pQ.add(result);
        }
        return result;
    }

测试用例以及结果输出

  public static void main(String[] args) {
        int[] aar = new int[]{30, 10, 20};
        System.out.println(lessMoney(aar));
    }

输出结果:

90

花费资金做项目最大收益

题目

输入:
参数1,正数数组costs
参数2,正数数组profits
参数3, 正数k
参数4,正数m

其中,costs[i]表示i号项目的花费;profits[i]表示i号项目在扣除花费之后还能挣到的钱(利润);
k表示你不能并行、只能串行的最多做k个项目;
m表示你初始的资金;
说明:你每做完一个项目,马上获得的收益,可以支持你去做下一个 项目。
输出:你最后获得的最大钱数。

思路

基本原则:结合生活中的实际生产,每次选花费最小收益最高的项目去做,最终得到的收益肯定是最大的;

  1. 新定义Node类,包含每个项目对应的花费以及收益;
  2. 分别定义两个优先级队列,按照最小花费和最大收益优先级取元素;
  3. 将根据花费以及收益数组生成的Node数组丢入到最小花费优先级队列中;
  4. 进行K次遍历【最多可以做K个项目】,不断从最小花费优先级队列中取出项目,丢入到最大收益优先级队列中【注意资金问题】,在根据最大收益去做项目【即从最大收益队列中取项目做】,计算过程中获取的收益之和;

代码实现

/**
     * 计算最大收益
     *
     * @param k       表示能做K个项目
     * @param m       表示启动资金
     * @param profits 表示做每个项目去除花费后的利润
     * @param costs   表示做每个项目对应的花费
     * @return
     */
    private static int getMaxProfit(int k, int m, int[] profits, int[] costs) {
        //将项目对应花费以及收益包装成Node类,添加到Node[]数组中
        Node[] nodes = new Node[costs.length];
        for (int i = 0; i < costs.length; i++) {
            nodes[i] = new Node(costs[i], profits[i]);
        }
        // 最小花费优先级队列
        PriorityQueue<Node> minConstQ = new PriorityQueue<>(new MinComparator());
        // 最大收益优先级队列
        PriorityQueue<Node> maxProfitQ = new PriorityQueue<>(new MaxComparator());
        //添加到最小花费优先级队列中
        for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {
            minConstQ.add(nodes[i]);
        }
        // k表示最多可以做k个项目
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            //只要花费不超过启动资金,按照最小花费不断从队列中取,丢入到收益队列中
            while (!minConstQ.isEmpty() && minConstQ.peek().cost <= m) {
                maxProfitQ.add(minConstQ.poll());
            }
            //如果收益队列为空,就返回最终资金,否则每次从收益队列中取最大收益的项目去做;
            if (maxProfitQ.isEmpty()) {
                return m;
            }
            m = m + maxProfitQ.poll().profit;
        }
        return m;
    }

    private static class Node {
        /**
         * 花费
         */
        public int cost;
        /**
         * 利润
         */
        public int profit;

        public Node(int cost, int profit) {
            this.cost = cost;
            this.profit = profit;
        }
    }


    /**
     * 花费最小排序
     */
    private static class MinComparator implements Comparator<Node> {

        @Override
        public int compare(Node o1, Node o2) {
            return o1.cost - o2.cost; //>0表示o1>o2
        }
    }

    /**
     * 利润最大排序
     */
    private static class MaxComparator implements Comparator<Node> {

        @Override
        public int compare(Node o1, Node o2) {
            return o2.profit - o1.profit; // >0 表示o2>o1
        }
    }

测试用例以及结果输出

   public static void main(String[] args) {
        int k = 3;
        int m = 5;
        int[] profits = new int[]{1, 3, 4, 6, 8};
        int[] costs = new int[]{3, 6, 4, 2, 6};
        System.out.println(getMaxProfit(k, m, profits, costs));
    }

输出结果:

23

预定会议室

题目

一些项目要占用一个会议室宣讲,会议室不能同时容纳两个项目的宣讲。

给你每一个项目开始的时间和结束的时间(给你一个数组,里面是一个个具体的项目),你来安排宣讲的日程,

要求会议室进行的宣讲的场次最多,返回这个最多的宣讲场次。

思路

优先做最早结束的项目,保证开始时间小于或等于要做项目的开始时间即可;

代码实现

 private static int getMaxProgram(Program[] program, int start) {
        Arrays.sort(program, new ProgramComparator());
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < program.length; i++) {
            if (start <= program[i].start) {
                result++;
                start = program[i].end;
            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * 定义项目会议  包含开始和结束时间
     */
    private static class Program {
        public int start;
        public int end;

        public Program(int start, int end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    }

    /**
     * 按哪个项目先结束排序
     */
    private static class ProgramComparator implements Comparator<Program> {
        @Override
        public int compare(Program o1, Program o2) {
            return o1.end - o2.end;
        }
    }

测试用例以及结果输出

    public static void main(String[] args) {
        Program p1 = new Program(6, 10);
        Program p2 = new Program(7, 8);
        Program p3 = new Program(11, 13);
        Program p4 = new Program(13, 15);
        Program[] programs = new Program[]{p1, p2, p3, p4};
        System.out.println(getMaxProgram(programs, 6));
    }

输出结果:

3

取中位数

题目

一个数据流中,随时可以取得中位数;

思路

分别定义大根堆和小根堆,以下述逻辑进行存放和调整;

  1. 当大根堆为空时,元素直接添加到大根堆中;
  2. 当大根堆不为空时,如果元素小于或等于大根堆堆顶元素,则添加到大根堆中,否则添加到小根堆中;
  3. 当大根堆和小根堆元素个数相差为2时,需要进行堆调整,将元素个数多的堆堆顶元素放入元素个数少的堆中;
  4. 计算中位数,当大根堆和小根堆元素个数相等,则中位数为取两个堆的堆顶元素之和除以2,如果元素个数不相等,则中位数为元素个数多的堆的堆顶元素;

下面以以图进行举例说明,这里简单以队列表示大小根堆:

Java 贪心算法经典问题解决,数据结构与算法,java,贪心算法,开发语言
可以理解成通过堆对元素进行排序,只不过利用大小根队的性质,保证中位数可以通过堆顶数据进行计算得出,也避免了每次添加元素时进行排序问题,时间复杂度更低;

代码实现

    private static class MedianHelper {
        private PriorityQueue<Integer> minQ = new PriorityQueue<>(new MinComparator());
        private PriorityQueue<Integer> maxQ = new PriorityQueue<>(new MaxComparator());


        public int getMedian() {
            int maxQSize = maxQ.size();
            int minQSize = minQ.size();
            if (maxQSize == 0) {
                return 0;
            }
            //元素个数相等,取两者堆顶元素/2
            if (maxQSize == minQSize) {
                return (maxQ.peek() + minQ.peek()) / 2;
            }
            //元素个数不相等,取元素多的堆顶元素
            return maxQSize > minQSize ? maxQ.peek() : minQ.peek();
        }

		//插入元素
        public void addNum(int num) {
            if (maxQ.isEmpty()) {
                maxQ.add(num);
            } else {
                if (maxQ.peek() >= num) {
                    maxQ.add(num);
                } else {
                    minQ.add(num);
                }
            }
            modifyQSize();
        }


        /**
         * 调整两个堆的大小 一旦发现两个堆数据个数相差为2,则取多的丢到少的里面
         */
        private void modifyQSize() {
            int minQSize = minQ.size();
            int maxQSize = maxQ.size();
            if (minQSize - maxQSize == 2) {
                maxQ.add(minQ.poll());
            }
            if (maxQSize - minQSize == 2) {
                minQ.add(maxQ.poll());
            }
        }
    }

测试用例以及结果输出

    public static void main(String[] args) {
        int[] aar = new int[]{8, 6, 13, 10, 11, 19};
        MedianHelper helper = new MedianHelper();
        for (int i : aar) {
            helper.addNum(i);
        }
        System.out.println(helper.getMedian());

    }

输出结果:

10

最低字典序

题目

给定一个字符串类型的数组strs,找到一种拼接方式,使得把所有字符串拼起来之后形成的字符串具有最低的字典序。

思路

保证每次拼接后的字符串都是最低字典序的即可;

代码实现

 private static String lowestString(String[] strs) {
        if (strs == null || strs.length == 0) {
            return "";
        }
        Arrays.sort(strs, new LowestComparator());
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
            result.append(strs[i]);
        }
        return result.toString();
    }


    /**
     * 定义两个字符拼接最小字典序比较器
     */
    private static class LowestComparator implements Comparator<String> {

        @Override
        public int compare(String o1, String o2) {
            return (o1 + o2).compareTo(o2 + o1);
        }
    }

测试用例以及结果输出

    public static void main(String[] args) {
        String[] strs2 = {"b", "ab", "ac"};
        System.out.println(lowestString(strs2));
    }

结果输出:

abacb

结语

如果以上文章对您有一点点帮助,希望您不要吝啬的点个赞加个关注,您每一次小小的举动都是我坚持写作的不懈动力!ღ( ´・ᴗ・` )文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-604545.html

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