1.贪心算法介绍
1.算法思路
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一 步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一 个数据，其选取应该满足局部优化的条件。若下 一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时， 就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。
贪心算法一般按如下步骤进行：
①建立数学模型来描述问题 。
②把求解的问题分成若干个子问题 。
③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解 。
④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解 。
贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯 [2]。
2.代码介绍
java
/**
* 为指定学生推荐最合适的课程。
* @param scanner 用于接收用户输入的Scanner对象。
* @param studentService 用于获取学生信息的服务。
* @param courseService 用于获取课程列表的服务。
*/
public static void recommendBestCourse(Scanner scanner, StudentService studentService, CourseService courseService) {
// 提示用户输入学生ID并接收输入
System.out.print("输入学生ID：");
int studentID = scanner.nextInt();
scanner.nextLine(); // 消耗换行符
// 根据学生ID获取学生信息，如果学生不存在则返回
Student student = studentService.getStudentById(studentID);
if (student == null) {
System.out.println("未找到该学生。");
return;
}
// 获取所有课程的列表，如果没有课程信息则返回
List<Course> courses = courseService.listAllCourses();
if (courses.isEmpty()) {
System.out.println("当前没有课程信息。");
return;
}
// 使用贪心算法推荐最合适的课程
Course bestCourse = findBestCourse(student, courses);
if (bestCourse != null) {
// 如果找到最佳课程，打印课程信息
System.out.println("推荐的最合适课程是：" + bestCourse.getCourseName());
System.out.println("课程ID: " + bestCourse.getCourseID());
System.out.println("学分: " + bestCourse.getCreditHours());
} else {
System.out.println("没有找到合适的课程。");
}
}
/**
* 使用贪心算法找到最合适的课程。
* @param student 需要推荐课程的学生。
* @param courses 可供选择的所有课程列表。
* @return 最佳课程对象。
*/
private static Course findBestCourse(Student student, List<Course> courses) {
Course bestCourse = null; // 用于存储当前找到的最佳课程
int maxScore = Integer.MIN_VALUE; // 用于存储当前最高分数
// 遍历所有课程
for (Course course : courses) {
// 计算每个课程的得分
int score = calculateCourseScore(student, course);
// 如果当前课程的得分高于已知最高分数，则更新最佳课程和最高分数
if (score > maxScore) {
maxScore = score;
bestCourse = course;
}
}
// 返回得分最高的课程作为最佳课程推荐
return bestCourse;
}
/**
* 计算单个课程的得分，用于评估课程的适宜性。
* @param student 学生对象。
* @param course 课程对象。
* @return 计算得到的课程得分。
*/
private static int calculateCourseScore(Student student, Course course) {
int score = 0; // 初始化得分
// 学分越高，得分越高，这里假设每1学分得10分
score += course.getCreditHours() * 10;
// 如果学生未修过该课程，额外加分，这里假设额外加50分
List<Grade> grades = student.getGrades(new GradeService()); // 获取学生已修课程的列表
boolean isTaken = grades.stream().anyMatch(grade -> grade.getCourseID() == course.getCourseID());
if (!isTaken) {
score += 50;
}
// 返回计算得到的得分
return score;
}3.使用贪心算法为一个特定的学生推荐最合适的课程
- 方法定义:
- `recommendBestCourse` 是一个静态方法，它接收一个 `Scanner` 对象用于用户输入，以及 `StudentService` 和 `CourseService` 服务层对象，用于获取学生和课程信息。
- 用户输入处理:
- 程序首先提示用户输入一个学生ID，然后使用 `Scanner` 对象读取这个输入值。
- 学生信息获取:
- 使用 `studentService.getStudentById(studentID)` 方法根据学生ID获取学生信息。如果学生不存在，打印提示信息并结束方法执行。
- 课程列表获取:
- 调用 `courseService.listAllCourses()` 获取所有可用的课程列表。如果没有课程信息，同样打印提示信息并结束方法执行。
- 推荐逻辑:
- 通过调用 `findBestCourse` 方法使用贪心算法为学生推荐最合适的课程。
- 贪心算法实现:
- `findBestCourse` 方法遍历所有课程，并通过 `calculateCourseScore` 方法为每个课程计算一个得分。选择得分最高的课程作为最佳推荐。
- 得分计算:
- `calculateCourseScore` 方法定义了课程得分的计算逻辑。在这个例子中，得分基于两个因素：课程的学分和学生是否已修过该课程。学分越高得分越高，如果学生未修过该课程则额外加分。
- 推荐结果输出:
- 如果找到最佳课程，打印出课程名称、课程ID和学分信息。如果没有合适的课程，打印相应的提示信息。