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. Εισαγωγή κώδικα

private static void assignTeachersToProjects(TeacherDao teacherDao, ResearchProjectDao projectDao) {
        // 从TeacherDao获取所有教师的列表
        List<Teacher> teachers = teacherDao.getAllTeachers();
        // 从ResearchProjectDao获取所有科研项目的列表
        List<ResearchProject> projects = projectDao.getAllResearchProjects();
 
        // 使用职务ID和职称ID对教师进行排序，职务和职称越高的教师排在前面
        // 这里reversed()表示降序排序
        Collections.sort(teachers, Comparator.comparing(Teacher::getPositionID)
                .reversed().thenComparing(Teacher::getTitleID).reversed());
 
        // 使用预算和开始时间对项目进行排序，预算越高和开始时间越早的项目排在前面
        // 预算高的排在前面，如果预算相同，则开始时间早的排在前面
        Collections.sort(projects, Comparator.comparing(ResearchProject::getBudget)
                .reversed().thenComparing(ResearchProject::getStartDate));
 
        // 创建一个映射，用于记录教师与项目之间的分配关系
        Map<Integer, Integer> teacherToProjectMap = new HashMap<>();
 
        try {
            // 遍历每个项目
            for (ResearchProject project : projects) {
                // 使用Stream API寻找尚未分配项目的教师
                // filter条件确保只考虑那些还没有分配项目的教师
                Teacher bestTeacher = teachers.stream()
                        .filter(teacher -> !teacherToProjectMap.containsKey(teacher.getTeacherID()))
                        .findFirst().orElse(null);
 
                // 如果找到了合适的教师
                if (bestTeacher != null) {
                    // 将教师ID设置为项目的负责人ID
                    project.setTeacherInChargeID(bestTeacher.getTeacherID());
                    // 将教师ID和项目ID添加到映射中，表示教师已被分配项目
                    teacherToProjectMap.put(bestTeacher.getTeacherID(), project.getProjectID());
                    // 打印推荐信息
                    System.out.println("推荐项目 '" + project.getTitle() + "' 分配给教师 " + bestTeacher.getName());
 
                    // 调用ResearchProjectDao的updateResearchProject方法更新数据库中的项目分配信息
                    projectDao.updateResearchProject(project);
                } else {
                    // 如果没有找到合适的教师，打印无法推荐的消息
                    System.out.println("未找到未分配的教师，无法推荐项目 '" + project.getTitle() + "'");
                }
            }
 
        } catch (Exception e) {
            // 如果发生异常，打印错误信息并打印堆栈跟踪
            System.out.println("更新数据库时发生错误：" + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
 
        // 打印教师和项目的总数信息
        System.out.println("教师总数：" + teachers.size());
        System.out.println("项目总数：" + projects.size());
    }

3. Χρησιμοποιήστε έναν άπληστο αλγόριθμο για να εκχωρήσετε πιο κατάλληλα έργα επιστημονικής έρευνας στους δασκάλους

Αυτός ο κώδικας υλοποιεί μια λειτουργία ανάθεσης εκπαιδευτικών και επιστημονικών ερευνητικών έργων και η βασική ιδέα του αλγορίθμου είναι ένας άπληστος αλγόριθμος. Ακολουθεί μια ανάλυση των αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται στον κώδικα:

1. Greedy Algorithm: Κατά την επιλογή ενός υπεύθυνου για κάθε επιστημονική ερευνητική εργασία, ο αλγόριθμος προσπαθεί να βρει έναν δάσκαλο για κάθε έργο στον οποίο δεν έχει ακόμη ανατεθεί έργο. Αυτή είναι μια τυπική εφαρμογή του άπληστου αλγορίθμου, επειδή κάνει μια τοπική βέλτιστη επιλογή σε κάθε βήμα (δηλαδή επιλέγοντας τον καλύτερο καθηγητή που είναι διαθέσιμος αυτή τη στιγμή), ελπίζοντας ότι μια τέτοια τοπική βέλτιστη απόφαση μπορεί να οδηγήσει στο παγκόσμιο βέλτιστο ή κατά προσέγγιση βέλτιστο λύσιμο.

2. Ταξινόμηση: Ο κώδικας ταξινομεί πρώτα δασκάλους και έργα.
Οι εκπαιδευτικοί ταξινομούνται με φθίνουσα σειρά ανάλογα με το αναγνωριστικό θέσης και το αναγνωριστικό επαγγελματικού τίτλου, που σημαίνει ότι οι εκπαιδευτικοί με υψηλότερες θέσεις και επαγγελματικούς τίτλους θα κατατάσσονται πρώτοι.
Τα έργα ταξινομούνται με φθίνουσα σειρά ανάλογα με τον προϋπολογισμό και τα έργα με υψηλότερους προϋπολογισμούς λαμβάνονται υπόψη πρώτα, εάν οι προϋπολογισμοί είναι ίδιοι, ταξινομούνται κατά αύξουσα σειρά ανάλογα με την ώρα έναρξης, δηλαδή τα έργα με προγενέστερο χρόνο έναρξης.

3. Φιλτράρετε και επιλέξτε: Χρησιμοποιήστε το Stream API της Java 8 για να επιλέξετε καθηγητές στους οποίους δεν έχουν ακόμη ανατεθεί έργα μέσω της συνθήκης φίλτρου `.filter(teacher -> !teacherToProjectMap.containsKey(teacher.getTeacherID()))`. Αυτό είναι μέρος του αλγόριθμου επιλογής που διασφαλίζει ότι σε κάθε δάσκαλο ανατίθεται μόνο ένα έργο.

4. Σχέση αντιστοίχισης: Χρησιμοποιήστε το «teacherToProjectMap» για να καταγράψετε καθηγητές στους οποίους έχουν ανατεθεί έργα, κάτι που βοηθά στην αποφυγή επαναλαμβανόμενων εργασιών.

5. Χειρισμός εξαιρέσεων: Χρησιμοποιήστε τη δομή «try-catch» για να χειριστείτε πιθανές εξαιρέσεις για να διασφαλίσετε την ευρωστία του προγράμματος.

6. Λειτουργία βάσης δεδομένων: Στο μπλοκ «try», ενημερώστε τα αποτελέσματα κατανομής στη βάση δεδομένων καλώντας τη μέθοδο «projectDao.updateResearchProject(project)». Αυτό είναι το τελευταίο βήμα για την υλοποίηση της λειτουργικότητας, διατηρώντας τα αποτελέσματα των συστάσεων.

4. Γενικεύστε

Σε αυτόν τον κώδικα, αν και ο όρος "άπληστος αλγόριθμος" δεν αναφέρεται ρητά, η λογική του κώδικα αντικατοπτρίζει στην πραγματικότητα την ιδέα ενός άπληστου αλγόριθμου. Ένας άπληστος αλγόριθμος είναι ένας αλγόριθμος που λαμβάνει την καλύτερη ή τη βέλτιστη (δηλαδή την πιο συμφέρουσα) επιλογή στην τρέχουσα κατάσταση σε κάθε βήμα, ελπίζοντας ότι το αποτέλεσμα θα είναι το καλύτερο ή βέλτιστο παγκοσμίως.

Συγκεκριμένα, η άπληστη στρατηγική στον κώδικα αντανακλάται στις ακόλουθες πτυχές:

1. Στρατηγική ανάθεσης δασκάλων : Κατά την ανάθεση δασκάλων σε έργα, ο κωδικός επιλέγει πάντα τον δάσκαλο με την υψηλότερη θέση και επαγγελματικό τίτλο μεταξύ των εκπαιδευτικών που δεν έχουν ανατεθεί επί του παρόντος στο έργο (δηλαδή, ο πρώτος δάσκαλος μετά την ταξινόμηση). Αυτή είναι μια τοπική βέλτιστη επιλογή, με την ελπίδα να επιτευχθεί το παγκόσμιο βέλτιστο (δηλαδή, να επιτραπεί σε εκπαιδευτικούς με υψηλές θέσεις και επαγγελματικούς τίτλους να είναι υπεύθυνοι για το έργο όσο το δυνατόν περισσότερο).

2. Στρατηγική κατανομής έργου : Κατά την ανάθεση έργων, ο κωδικός επιλέγει πάντα το έργο με τον υψηλότερο προϋπολογισμό και τον νωρίτερο χρόνο έναρξης. Αυτή είναι επίσης μια τοπική βέλτιστη επιλογή, με την ελπίδα να επιτευχθεί παγκόσμια βελτιστοποίηση (δηλαδή, έργα με υψηλούς προϋπολογισμούς και πρώιμους χρόνους έναρξης θα πρέπει να κατανέμονται πρώτα όσο το δυνατόν περισσότερο).

Αυτός ο κώδικας ενσωματώνει την ιδέα ενός άπληστου αλγορίθμου κάνοντας την καλύτερη επιλογή στην τρέχουσα κατάσταση (δηλαδή τον δάσκαλο με την υψηλότερη θέση και τον επαγγελματικό τίτλο, το έργο με τον υψηλότερο προϋπολογισμό και τον νωρίτερο χρόνο έναρξης) σε κάθε βήμα του επιλογή.