Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1.άπληστος αλγόριθμοςπαρουσιάζω

1. Ιδέα αλγορίθμου

Η βασική ιδέα του άπληστου αλγορίθμου είναι να προχωρήσουμε βήμα προς βήμα ξεκινώντας από μια αρχική λύση στο πρόβλημα. Μόνο ένα δεδομένο λαμβάνεται υπόψη σε κάθε βήμα και η επιλογή του θα πρέπει να πληροί τις προϋποθέσεις τοπικής βελτιστοποίησης. Εάν τα επόμενα δεδομένα και η μερική βέλτιστη λύση συνδέονται μεταξύ τους και δεν είναι πλέον εφικτή λύση, τα δεδομένα δεν θα προστεθούν στη μερική λύση έως ότου απαριθμηθούν όλα τα δεδομένα ή ο αλγόριθμος δεν μπορεί πλέον να προστεθεί και ο αλγόριθμος σταματήσει.

Ο άπληστος αλγόριθμος γενικά προχωρά ως εξής:

① Καθιέρωσημαθηματικό μοντέλονα περιγράψει το πρόβλημα.

② Διαχωρίστε το πρόβλημα που πρέπει να λυθεί σε πολλά υποπροβλήματα.

③ Λύστε κάθε υποπρόβλημα και αποκτήστε την τοπική βέλτιστη λύση του υποπροβλήματος.

④ Συνδυάστε την τοπική βέλτιστη λύση του υποπροβλήματος σε μια λύση στο αρχικό πρόβλημα.

Ο αλγόριθμος greedy είναι μια απλούστερη και ταχύτερη τεχνική σχεδίασης για ορισμένα προβλήματα βέλτιστης λύσης. Το χαρακτηριστικό του άπληστου αλγορίθμου είναι ότι προχωρά βήμα προς βήμα, κάνοντας συχνά βέλτιστες επιλογές με βάση την τρέχουσα κατάσταση και με βάση ένα μέτρο βελτιστοποίησης, χωρίς να εξετάζονται όλες οι πιθανές συνολικές καταστάσεις, εξαλείφοντας την ανάγκη εξάντλησης όλων των δυνατοτήτων για την εύρεση της βέλτιστης λύσης. Πολύς χρόνος.Χρήσεις αλγόριθμων άπληστωναπό πάνω προς τα κάτω , κάντε διαδοχικές άπληστες επιλογές σε μια επαναληπτική μέθοδο Κάθε φορά που γίνεται μια άπληστη επιλογή, το επιθυμητό πρόβλημα απλοποιείται σε ένα μικρότερο υποπρόβλημα Μέσω κάθε βήματος άπληστης επιλογής, μπορεί να επιτευχθεί μια βέλτιστη λύση. Αν και είναι απαραίτητο να διασφαλιστεί ότι η τοπική βέλτιστη λύση μπορεί να ληφθεί σε κάθε βήμα, η συνολική λύση που προκύπτει μερικές φορές δεν είναι απαραίτητα βέλτιστη, επομένως οι άπληστοι αλγόριθμοι δεν κάνουν πίσω [2].

2. Εισαγωγή κώδικα

 
    /**
     * 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. Χρησιμοποιήστε έναν άπληστο αλγόριθμο για να προτείνετε το καταλληλότερο μάθημα για έναν συγκεκριμένο μαθητή

1. Ορισμός μεθόδου:
- Το "recommendBestCourse" είναι μια στατική μέθοδος που λαμβάνει ένα αντικείμενο "Scanner" για εισαγωγή από τον χρήστη και αντικείμενα επιπέδου υπηρεσίας "StudentService" και "CourseService" για τη λήψη πληροφοριών μαθητών και μαθημάτων.

2. Επεξεργασία εισαγωγής χρήστη:
- Το πρόγραμμα ζητά πρώτα από το χρήστη να εισαγάγει ένα αναγνωριστικό μαθητή και, στη συνέχεια, χρησιμοποιεί ένα αντικείμενο «Σαρωτής» για να διαβάσει αυτήν την τιμή εισόδου.

3. Απόκτηση πληροφοριών μαθητή:
- Χρησιμοποιήστε τη μέθοδο `studentService.getStudentById(studentID)` για να λάβετε πληροφορίες μαθητή με βάση την ταυτότητα μαθητή. Εάν ο μαθητής δεν υπάρχει, εκτυπώστε το μήνυμα προτροπής και τερματίστε την εκτέλεση της μεθόδου.

4. Λάβετε τη λίστα μαθημάτων:
- Καλέστε το «courseService.listAllCourses()» για να λάβετε μια λίστα με όλα τα διαθέσιμα μαθήματα. Εάν δεν υπάρχουν πληροφορίες μαθήματος, θα εκτυπωθούν επίσης οι πληροφορίες προτροπής και η εκτέλεση της μεθόδου θα τερματιστεί.

5. Λογική σύστασης:
- Χρησιμοποιήστε έναν άπληστο αλγόριθμο για να προτείνετε το καταλληλότερο μάθημα για μαθητές καλώντας τη μέθοδο «findBestCourse».

6. Εφαρμογή του άπληστου αλγόριθμου:
- Η μέθοδος «findBestCourse» επαναλαμβάνεται σε όλα τα μαθήματα και υπολογίζει μια βαθμολογία για κάθε μάθημα μέσω της μεθόδου «calculateCourseScore». Το μάθημα με την υψηλότερη βαθμολογία επιλέγεται ως η καλύτερη σύσταση.

7. Υπολογισμός βαθμολογίας:
- Η μέθοδος «calculateCourseScore» καθορίζει τη λογική υπολογισμού των βαθμολογιών του μαθήματος. Σε αυτό το παράδειγμα, η βαθμολογία βασίζεται σε δύο παράγοντες: τον αριθμό των μονάδων για το μάθημα και το εάν ο μαθητής έχει παρακολουθήσει το μάθημα. Όσο περισσότερες μονάδες τόσο υψηλότερη είναι η βαθμολογία, και επιπλέον βαθμοί απονέμονται εάν ο μαθητής δεν έχει παρακολουθήσει το μάθημα.

8. Συνιστώμενη έξοδος αποτελεσμάτων:
- Εάν βρεθεί το καλύτερο μάθημα, εκτυπώστε το όνομα του μαθήματος, το αναγνωριστικό του μαθήματος και τα στοιχεία της πίστωσης. Εάν δεν υπάρχει κατάλληλο μάθημα, εκτυπώστε το αντίστοιχο μήνυμα προτροπής.