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关于java:双11搞促销用贪心算法来盘他

这几年商家为了刺激生产是变着花色的推出各种各样的流动,以某多多为首的经营式电商更是让咱们看到了营销的有限“后劲”。这不,最近刚赶上双 11,小区便利店的老王头也推出了一项「空酒瓶子换酒」的促销流动,它的规定是这样的。

本文已收录至 Github《小白学算法》系列:https://github.com/vipstone/a…

流动规定

客户购买 X 瓶酒,就能够用 Y 个空酒瓶来兑换一瓶新酒。

提醒:

X 和 Y 的取值如下:

  • 1 <= X <= 100
  • 2 <= Y <= 100

Y 值不固定,随机抽取。

如果喝掉了酒瓶中的酒,那么酒瓶就会变成空的。

请你计算 最多能喝到多少瓶酒

示例 1:

输出:X = 9, Y = 3

输入:13

解释:你能够用 3 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 9 + 3 + 1 = 13 瓶酒。

示例 2:

输出:X = 15, Y = 4

输入:19

解释:你能够用 4 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 15 + 3 + 1 = 19 瓶酒。

示例 3:

输出:X = 5, Y = 5

输入:6

示例 4:

输出:X = 2, Y = 3

输入:2

解题思路

这道题难点有两个:第一,用多少个空瓶换一瓶酒是不固定的(随机的);第二,兑换的酒喝完之后还能持续参加兑换流动。因而要在满足这两个的前提条件下,计算本人最多能喝到几瓶。

可能有些敌人看到了本篇题目之后就晓得了解题思路,没错,咱们本文就是要用「贪婪算法」来计算最终答案。同时这道题也合乎贪婪算法的解题思路,那就是有酒瓶就兑换、能兑换多少就兑换多少。

贪婪算法

贪婪算法(Greedy Algorithm),又称贪心算法,是一种在每一步抉择中都采取在以后状态下最好或最优(即最无利)的抉择,从而心愿导致后果是最好或最优的算法。

贪婪算法在有最优子结构的问题中尤为无效。最优子结构的意思是部分最优解能决定全局最优解。简略地说,问题可能分解成子问题来解决,子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。

贪婪算法的实现框架

从问题的初始解登程:

while(能朝给定总指标前进一步)

{

  利用可行的决策,求出可行解的一个解元素;

}

由所有解元素组合成问题的一个可行解。

留神:因为用贪婪算法只能通过解部分最优解的策略来达到全局最优解,因而,肯定要留神判断问题是否适宜采纳贪婪算法策略,找到的解是否肯定是问题的最优解。

接下来咱们就用代码来演示一下贪婪算法的具体实现。

代码实现 1:贪婪

首先咱们先把全局问题转换成部分问题:当空瓶子能换一瓶酒的时候,咱们就换一瓶酒,实现代码如下:

// 贪婪 1:用 + 和 - 实现
class Solution {public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) {
        // 最大酒瓶数
        int total = numBottles;
        // 有酒瓶就兑换
        while (numBottles >= numExchange) {
            // 执行一轮兑换
            numBottles -= numExchange;
            ++total;
            // 兑换一次多一个酒瓶
            ++numBottles;
        }
        return total;
    }
}

代码解析

实现思路:

  1. 先把所有酒喝掉 int total = numBottles
  2. 有足够的空瓶就去换一瓶酒,执行一次 while 循环;
  3. 在循环中,空瓶的数量 +1,能喝到酒的数量 +1;
  4. 执行下一次循环判断。

咱们将以上代码提交至 LeetCode,执行后果如下:

代码实现 2:贪婪改良

以上的贪婪算法是一瓶酒一瓶酒进行循环兑换的,那咱们可否每次将所有的空瓶子全副兑换完(可兑换的最大值),而后将兑换的酒再喝完,再进行下一次兑换?

答案是必定的,咱们只须要应用取模和取余操作就能够实现了,具体代码如下:

// 贪婪 2:用 / 和 % 实现
class Solution {public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) {
        // 总酒瓶数
        int total = numBottles;
        // 有酒瓶就兑换
        while (numBottles >= numExchange) {
            // 最多可兑换的新酒
            int n = numBottles / numExchange;
            // 累计酒瓶
            total += n;
            // 残余酒瓶(残余未兑换 + 已兑换喝掉的)
            numBottles = numBottles % numExchange + n;
        }
        return total;
    }
}

咱们将以上代码提交至 LeetCode,执行后果如下:

总结

贪婪算法初看感觉很“难”,但具体实现起来却发现很简略。其实「算法」也是一样的,初看这个词感觉很难很高大上,其实它就是解决某个问题的一种思维、一种固定的“套路”而已,也并无神秘可言。

人常说:路虽远行则将至,事尽管难做者必成。“难”和“易”素来都是绝对的,其实从“难”到“易”就是一个逐步开悟、逐步成长的过程。

愿你每天成长一点,最初留一个我的私人微信:GG_Stone,互相交换、共同进步。

参考 & 鸣谢

https://leetcode-cn.com/probl…

https://www.cnblogs.com/steve…

https://zh.wikipedia.org/zh-h…

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