Python实现大数据集的集合覆盖问题：贪心算法与近似解的性能分析 大家好！今天我们来探讨一个经典的组合优化问题——集合覆盖问题，以及如何使用Python在大数据集上实现并评估贪心算法的性能。集合覆盖问题在现实生活中有着广泛的应用，例如：设施选址、资源分配、测试用例生成等。 1. 集合覆盖问题 (Set Covering Problem) 1.1 问题定义 给定一个全集 U = {u1, u2, …, un} 和一个包含多个子集的集合 S = {S1, S2, …, Sm}，其中每个子集 Si ⊆ U。集合覆盖问题的目标是找到一个最小的子集 C ⊆ S，使得 C 中所有子集的并集等于全集 U。换句话说，C 中的子集覆盖了 U 中的所有元素。 形式化定义： 输入： 全集 U 子集集合 S = {S1, S2, …, Sm}，其中 Si ⊆ U 输出： 子集 C ⊆ S，使得 ∪(Si ∈ C) = U 最小化 |C| 1.2 例子 假设全集 U = {1, 2, 3, 4, 5}，子集集合 S = {{1, 2, 3}, {2, 4}, {3, 4, …