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1.贪心算法介绍 

1.算法思路

贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一 步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一 个数据，其选取应该满足局部优化的条件。若下 一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时， 就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。 

贪心算法一般按如下步骤进行： 

①建立数学模型来描述问题 。

②把求解的问题分成若干个子问题 。

③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解 。

④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解 。

贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯 [2]。

2.代码介绍

/*** 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.使用贪心算法为一个特定的学生推荐最合适的课程

1. 方法定义:
   - `recommendBestCourse` 是一个静态方法，它接收一个 `Scanner` 对象用于用户输入，以及 `StudentService` 和 `CourseService` 服务层对象，用于获取学生和课程信息。

2. 用户输入处理:
   - 程序首先提示用户输入一个学生ID，然后使用 `Scanner` 对象读取这个输入值。

3. 学生信息获取:
   - 使用 `studentService.getStudentById(studentID)` 方法根据学生ID获取学生信息。如果学生不存在，打印提示信息并结束方法执行。

4. 课程列表获取:
   - 调用 `courseService.listAllCourses()` 获取所有可用的课程列表。如果没有课程信息，同样打印提示信息并结束方法执行。

5. 推荐逻辑:
   - 通过调用 `findBestCourse` 方法使用贪心算法为学生推荐最合适的课程。

6. 贪心算法实现:
   - `findBestCourse` 方法遍历所有课程，并通过 `calculateCourseScore` 方法为每个课程计算一个得分。选择得分最高的课程作为最佳推荐。

7. 得分计算:
   - `calculateCourseScore` 方法定义了课程得分的计算逻辑。在这个例子中，得分基于两个因素：课程的学分和学生是否已修过该课程。学分越高得分越高，如果学生未修过该课程则额外加分。

8. 推荐结果输出:
   - 如果找到最佳课程，打印出课程名称、课程ID和学分信息。如果没有合适的课程，打印相应的提示信息。