Technologieaustausch

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1.Gieriger Algorithmuseinführen

1. Algorithmusidee

Die Grundidee des Greedy-Algorithmus besteht darin, ausgehend von einer anfänglichen Lösung des Problems Schritt für Schritt vorzugehen. Gemäß einer Optimierungsmaßnahme muss jeder Schritt sicherstellen, dass eine lokal optimale Lösung erhalten werden kann. In jedem Schritt wird nur ein Datentyp berücksichtigt, und seine Auswahl sollte den Bedingungen der lokalen Optimierung entsprechen. Wenn die nächsten Daten und die partielle optimale Lösung miteinander verbunden sind und es sich nicht mehr um eine realisierbare Lösung handelt, werden die Daten nicht zur partiellen Lösung hinzugefügt, bis alle Daten aufgezählt sind oder der Algorithmus nicht mehr hinzugefügt werden kann und der Algorithmus stoppt.

Der Greedy-Algorithmus geht im Allgemeinen wie folgt vor:

①Einrichtenmathematisches Modellum das Problem zu beschreiben.

② Teilen Sie das zu lösende Problem in mehrere Teilprobleme auf.

③ Lösen Sie jedes Teilproblem und erhalten Sie die lokal optimale Lösung des Teilproblems.

④ Kombinieren Sie die lokal optimale Lösung des Teilproblems zu einer Lösung des ursprünglichen Problems.

Der Greedy-Algorithmus ist eine einfachere und schnellere Entwurfstechnik für bestimmte optimale Lösungsprobleme. Das Charakteristikum des Greedy-Algorithmus besteht darin, dass er Schritt für Schritt vorgeht und häufig optimale Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Situation und auf der Grundlage einer Optimierungsmaßnahme trifft, ohne alle möglichen Gesamtsituationen zu berücksichtigen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, alle Möglichkeiten auszuschöpfen, um die optimale Lösung zu finden. Viel Zeit aufgewendet.Greedy-Algorithmus verwendetvon oben nach unten Treffen Sie aufeinanderfolgende gierige Entscheidungen in einer iterativen Methode. Jedes Mal, wenn eine gierige Wahl getroffen wird, wird das gewünschte Problem in ein kleineres Teilproblem vereinfacht. Durch jeden Schritt der gierigen Wahl kann eine optimale Lösung für das Problem erhalten werden. Obwohl bei jedem Schritt sichergestellt werden muss, dass die lokal optimale Lösung erhalten werden kann, ist die resultierende globale Lösung manchmal nicht unbedingt optimal, sodass gierige Algorithmen keinen Rückzieher machen [2].

2. Code-Einführung

 
    /**
     * 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. Verwenden Sie einen Greedy-Algorithmus, um einem bestimmten Studenten den am besten geeigneten Kurs zu empfehlen

1. Methodendefinition:
- „recommendBestCourse“ ist eine statische Methode, die ein „Scanner“-Objekt für Benutzereingaben sowie die Service-Layer-Objekte „StudentService“ und „CourseService“ zum Abrufen von Studenten- und Kursinformationen empfängt.

2. Verarbeitung von Benutzereingaben:
- Das Programm fordert den Benutzer zunächst zur Eingabe eines Studentenausweises auf und verwendet dann ein „Scanner“-Objekt, um diesen Eingabewert zu lesen.

3. Informationsbeschaffung für Studierende:
- Verwenden Sie die Methode „studentService.getStudentById(studentID)“, um Studenteninformationen basierend auf der Studenten-ID abzurufen. Wenn der Student nicht vorhanden ist, drucken Sie die Eingabeaufforderungsmeldung aus und beenden Sie die Methodenausführung.

4. Kursliste abrufen:
- Rufen Sie „courseService.listAllCourses()“ auf, um eine Liste aller verfügbaren Kurse zu erhalten. Wenn keine Kursinformationen vorhanden sind, werden auch die Eingabeaufforderungsinformationen gedruckt und die Methodenausführung wird beendet.

5. Empfehlungslogik:
- Verwenden Sie einen gierigen Algorithmus, um den Studenten den am besten geeigneten Kurs zu empfehlen, indem Sie die Methode „findBestCourse“ aufrufen.

6. Implementierung des Greedy-Algorithmus:
- Die Methode „findBestCourse“ durchläuft alle Kurse und berechnet für jeden Kurs eine Punktzahl mithilfe der Methode „calculateCourseScore“. Als beste Empfehlung wird der Kurs mit der höchsten Punktzahl ausgewählt.

7. Punkteberechnung:
- Die Methode „calculateCourseScore“ definiert die Berechnungslogik der Kursergebnisse. In diesem Beispiel basiert die Punktzahl auf zwei Faktoren: der Anzahl der Credits für den Kurs und der Frage, ob der Student den Kurs belegt hat. Je mehr Credits, desto höher die Punktzahl, und zusätzliche Punkte werden vergeben, wenn der Student den Kurs nicht belegt hat.

8. Empfohlene Ergebnisausgabe:
- Wenn der beste Kurs gefunden wurde, drucken Sie den Kursnamen, die Kurs-ID und die Kreditinformationen aus. Wenn kein passender Kurs vorhanden ist, drucken Sie die entsprechende Eingabeaufforderung aus.