public class GreedyAlgorithm {
	public static void main(String[] args) {
		// 創(chuàng)建廣播電臺(tái)，放入到Map
		HashMap<String, HashSet<String>> broadcasts = new HashMap<String, HashSet<String>>();
		// 將各個(gè)電臺(tái)放入到broadcasts
		HashSet<String> hashSet1 = new HashSet<String>();
		hashSet1.add("北京");
		hashSet1.add("上海");
		hashSet1.add("天津"); 
		HashSet<String> hashSet2 = new HashSet<String>();
		hashSet2.add("廣州");
		hashSet2.add("上海");
		hashSet2.add("天津"); 
		HashSet<String> hashSet3 = new HashSet<String>();
		hashSet3.add("成都");
		hashSet3.add("上海");
		hashSet3.add("杭州");
 		HashSet<String> hashSet4 = new HashSet<String>();
		hashSet4.add("上海");
		hashSet4.add("天津");
		HashSet<String> hashSet5 = new HashSet<String>();
		hashSet5.add("杭州");
		hashSet5.add("大連");
 		// 加入到map
		broadcasts.put("K1", hashSet1);
		broadcasts.put("K2", hashSet2);
		broadcasts.put("K3", hashSet3);
		broadcasts.put("K4", hashSet4);
		broadcasts.put("K5", hashSet5);
 		// allAreas,存放所有的地區(qū)
		HashSet<String> allAreas = new HashSet<String>();
		allAreas.add("北京");
		allAreas.add("上海");
		allAreas.add("天津");
		allAreas.add("廣州");
		allAreas.add("深圳");
		allAreas.add("成都");
		allAreas.add("杭州");
		allAreas.add("大連");
		// 創(chuàng)建ArrayList,存放選擇的電臺(tái)集合
		ArrayList<String> selects = new ArrayList<String>();
		// 定義一個(gè)臨時(shí)的集合，在遍歷的過(guò)程中，存放遍歷過(guò)程中的電臺(tái)覆蓋的地區(qū)和當(dāng)前還沒(méi)有覆蓋的地區(qū)的交集
		HashSet<String> tempSet = new HashSet<String>();
		// 定義一個(gè)maxKey,保存在一次遍歷過(guò)程中，能夠覆蓋最多未覆蓋的地區(qū)對(duì)應(yīng)的電臺(tái)的key
		// 如果maxKey不為null,則會(huì)加入到selects
		String maxKey = null;
		while (allAreas.size() != 0) {// 如果allAreas不為0，則表示還沒(méi)有覆蓋到所有的地區(qū)
			// 每進(jìn)行一次while,需要將maxKey置空
			maxKey = null; 
			// 遍歷broadcasts,取出對(duì)應(yīng)key
			for (String key : broadcasts.keySet()) {
				// 每進(jìn)行一次for
				tempSet.clear();
				// 當(dāng)前這個(gè)key能夠覆蓋的地區(qū)
				HashSet<String> areas = broadcasts.get(key);
				tempSet.addAll(areas);
				// 求出tempSet 和 allAreas集合的交集，交集會(huì)賦給tempSet
				tempSet.retainAll(allAreas);// retainAll方法的作用就是求交集
				// 如果當(dāng)前這個(gè)集合包含的未覆蓋地區(qū)的數(shù)量，比maxKey指向的集合地區(qū)還多
				// 就需要重置maxKey
				// tempSet.size() > broadcasts.get(maxKey).size()) 體現(xiàn)出貪心算法的特點(diǎn)，每次都選擇最優(yōu)的
				if (tempSet.size() > 0 && (maxKey == null || tempSet.size() > broadcasts.get(maxKey).size())) {
					maxKey = key;
				}
			}
			// maxKey != null,就應(yīng)該將maxKey加入selects
			if (maxKey != null) {
				selects.add(maxKey);
				// 將maxKey指向的廣播電臺(tái)覆蓋的地區(qū)，從allAreas去掉
				allAreas.removeAll(broadcasts.get(maxKey));
			}
		}
		System.out.println("得到的選擇結(jié)果是" + selects);
	}
}