写一个求解集合覆盖问题且可以得到多个解的python代码

下面是一个求解集合覆盖问题且可以得到多个解的Python代码，使用了贪心+随机化算法：

import random

def greedy_set_cover(universe, subsets):
    # 初始时，所有元素均未被覆盖
    elements = set(e for s in subsets for e in s)
    # 选出的子集
    selected_subsets = []
    while elements:
        # 选择包含未覆盖元素最多的子集
        subset = max(subsets, key=lambda s: len(s & elements))
        selected_subsets.append(subset)
        elements -= subset
    return selected_subsets

def random_set_cover(universe, subsets, k=5):
    # 进行k次随机化贪心算法，得到k个不同的解
    solutions = []
    for i in range(k):
        # 执行贪心算法
        solution = greedy_set_cover(universe, subsets)
        solutions.append(solution)
        # 重新随机化子集顺序
        random.shuffle(subsets)
    # 返回所有得到的解
    return solutions

其中，`universe`表示全集，`subsets`是一个列表，包含了所有的子集。`greedy_set_cover`函数实现了基本的贪心算法，而`random_set_cover`函数则在此基础上引入了随机化，进行了多次贪心算法得到多个解。参数`k`控制了随机化执行的次数。

使用示例：

# 示例数据
universe = set(range(1, 11))
subsets = [set([1, 2, 3, 4]), set([2, 3, 5]), set([4, 5, 7]), set([6, 7, 8, 9]), set([8, 9, 10])]

# 求解集合覆盖问题并输出多个解
solutions = random_set_cover(universe, subsets, k=5)
for i, solution in enumerate(solutions):
    print(f'Solution {i+1}:')
    for subset in solution:
        print(subset)
    print()

这个示例中，我们定义了一个包含10个元素的全集，以及5个子集。然后使用`random_set_cover`函数求解集合覆盖问题，并输出5个不同的解。