贪心歌手：如何在面试中技惊四座

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2023-03-20 09:10:39

贪心算法的魅力

贪心算法因其简单性和高效性，已成为解决复杂问题的流行工具。让我们深入探讨这种算法的运作原理及其在解决经典“贪心歌手问题”中的应用。

什么是贪心算法？

贪心算法基于一个简单的原则：在每一步，做出当前情况下最有利的选择。它不考虑未来可能的结果，而是专注于短期收益。虽然这种方法并不能保证找到最优解，但通常可以产生非常接近最优的解。

贪心歌手问题

“贪心歌手问题”是一个经典的面试题，它要求我们在预算限制下，从一组歌手中选择最多数量的歌手参加演唱会。每位歌手都有自己的出场时间和出场费用。

贪心算法的应用

我们如何使用贪心算法解决“贪心歌手问题”？以下是如何进行：

按出场时间排序： 首先，按出场时间从小到大对歌手进行排序。这将使我们能够优先考虑出场较早的歌手。
贪心选择： 依次选择排序后的歌手，只要他们的出场费用不会超过预算。继续这个过程，直到超出预算。
优化阵容： 使用这种方法，我们会得到一个歌手阵容，该阵容在不超出预算的情况下包含了最多的歌手。

代码实现

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class GreedySinger {

    public static void main(String[] args) {
        // 歌手信息
        Singer[] singers = {
                new Singer(1, 100),
                new Singer(2, 200),
                new Singer(3, 300),
                new Singer(4, 400),
                new Singer(5, 500)
        };

        // 预算
        int budget = 1000;

        // 按出场时间排序
        Arrays.sort(singers, new Comparator<Singer>() {
            @Override
            public int compare(Singer s1, Singer s2) {
                return s1.time - s2.time;
            }
        });

        // 选择歌手
        int totalCost = 0;
        int numSingers = 0;
        for (Singer singer : singers) {
            if (totalCost + singer.cost <= budget) {
                totalCost += singer.cost;
                numSingers++;
            } else {
                break;
            }
        }

        // 输出结果
        System.out.println("总出场费用：" + totalCost);
        System.out.println("邀请歌手数量：" + numSingers);
    }

    private static class Singer {
        int time;
        int cost;

        public Singer(int time, int cost) {
            this.time = time;
            this.cost = cost;
        }
    }
}