贪心算法解决新冠问题

本文主要是介绍贪心算法解决新冠问题，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

问题描述：如果一个组织里有一个人疑似新冠病人，那么该组织里所有人都将被隔离。假定编号为1的人疑似新冠病人，统计将被隔离的总人数（包括编号为1的人）。
输入格式：输入的第一行包含两个整数：n m，其中n为总人数,m为组织数。从第2行开始，接下来的m行表示每个组织的人数和该组织里每个人的编号，每一行的第1个数字k表示组织总人数，接下来的k个数字表示该组织里的每个人的编号。
输出格式：输出一个整数，表示需要隔离的人数。
样例输入：
100 4
2 2 3
5 10 13 11 12 14
2 1 2
2 99 3
样例输出：
4

算法设计：

按照贪心思路，在最开始时将感染初始成员确定后，在检查每个组织时，要使被感染成员尽可能被包括在某个集体（即最大化感染成员），作为下一次遍历的根据。
设置一个哈希表hashset存储已经被感染的人员编号；
另设置一个哈希表hashset1用来存储已经被感染的组织。

1. 输入设置

• 为了确保能出现贪心的初始条件，我们设置一个检查点判断是否出现初始感染者G1，若有则该组织被感染，则进行已感染操作
  （把二维数组中的一维数组所在的行标作为组织名存入已感染组织hashset1中，同时将该组织中的所有人员存入已感染者hashset中。）
• 在找到感染者后，hashset中已经有了成员。为了优化后续查找，我们在对后续输入中进行检查，如果输入中出现感染者就对该组织进行已感染操作。

if(hashset.contains(a[i][j])||a[i][j]==1) {  //如果正在输入的成员在hashset中或为1																
					hashset1.add(i);	//将该组织加入hashset1,
					for(int k=0;k<j;k++) {  //将该组织在感染者之前输入的成员加入hashset
						hashset.add(a[i][k]);
						}
				}
				if(hashset1.contains(i)) {  //继续输入之后的成员
					hashset.add(a[i][j]);
				}
			}
		

2.查找感染者：

• 在输入操作结束后，若某组织感染者，hashset与hashset1中已经有了相应的感染人员和感染组织。

• 在遍历时如果出现感染组织hashset1中的组织名就跳过该组织（因为在输入数据时已经将其中的组织中的成员加入了hashset中，即已经遍历）；

• 遍历某组织时，如果组织中的某一个成员属于hashset中的成员，将这个组织进行已感染操作，没有则进入下个组织遍历。

• 设置一个count计数器，记录是否在此次的整体遍历中是否出现了新的感染者，count不为0时再次进行整体遍历，防止有漏网之鱼。

//推荐测试案例：
100 5
2 7 8
2 2 3
2 3 4
2 4 5
2 1 5

3. 返回hashset中的元素长度即是感染人数。

实例代码：

package 贪心算法;
import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
public class Test {
	int q,w;
	int a[][];   //用数组存储的组织与人数
	HashSet<Integer> hashset=new HashSet<>();  //感染人员编号存储
	HashSet<Integer> hashset1=new HashSet<>();    //存储已经感染的组织
	Test(int m,int n){
		q=m;
		w=n;
		a=new int[w][];
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		for(int i=0;i<w;i++) {
			int x=in.nextInt();
			a[i]=new int[x];
			for(int j=0;j<x;j++) {  //输入组织中人员编号
				a[i][j]=in.nextInt();
				if(hashset.contains(a[i][j])||a[i][j]==1) {  //如果正在输入的成员在hashset中或为1																
					hashset1.add(i);	//将该组织加入hashset1,
					for(int k=0;k<j;k++) {  //将该组织在感染者之前输入的成员加入hashset
						hashset.add(a[i][k]);
						}
				}
				if(hashset1.contains(i)) {  //继续输入之后的成员
					hashset.add(a[i][j]);
				}
			}
		
		}
		}
	int Find() {
		if(hashset1.size()<=0) return 0;
		int count=0;  //设置一个标记,如果该标记为零则代表在此次的遍历中已经没有新的感染者出现，如果有新感染者，则继续执行对下一次的Find（）遍历
		for(int i=0;i<w;i++) {
			if(!(hashset1.contains(i))) {  //遍历未被感染的组织
				for(int j=0;j<a[i].length;j++) {	
					if(hashset.contains(a[i][j])) {  //如果此编号在感染者中，该感染者所在组织已被感染
						count++;			//出现新的感染者
						hashset1.add(i);   //该感染者所在组织已被感染，将组织存入被感染组织hashset1中
						for(int k=0;k<a[i].length;k++) {   //存入组织中所有感染者
							hashset.add(a[i][k]);  
						}
						break; //跳出组织，进入下一个
					}
				}
			}
		}
		if(count==0) return hashset.size();  //在此次的遍历中已经没有新的感染者出现，返回感染人数
		else return Find(); //出现新患者，需要检查没被感染的组织中是否还有感染者
	}
}
class Example{
	public static void main(String[] args) {
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		int m=in.nextInt();  //输入编号
		int n=in.nextInt();  //输入组织号
		Test test=new Test(m,n);
		System.out.println(test.Find());
	}
}
//调试代码
//System.out.print("set ");
//for(int key:hashset)
//System.out.print(key+" ");
//System.out.print('\n'+"set1 ");
//for(int key:hashset1)
//	System.out.print(key+" ");
//System.out.print('\n');

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