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大礼包(动态规划)

时间:2019-06-27 23:13:57      阅读:250      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

在LeetCode商店中, 有许多在售的物品。

然而,也有一些大礼包,每个大礼包以优惠的价格捆绑销售一组物品。

现给定每个物品的价格,每个大礼包包含物品的清单,以及待购物品清单。请输出确切完成待购清单的最低花费。

每个大礼包的由一个数组中的一组数据描述,最后一个数字代表大礼包的价格,其他数字分别表示内含的其他种类物品的数量。

任意大礼包可无限次购买。

思想:分为3步:

  1. 每种物品都单独购买,需要money1
  2. 用大礼包进行替换, 需要money2
  3. 取最小值min(money1, money2)
 
  减枝:
      1. 当礼包中的物品的数量  >  所需物品的数量, 要进行减枝
      2. 为了避免像,礼包1,2 和 礼包2, 1这种情况重复计算两次,可以使用pos来指向当前的位置
         允许获取的礼包的索引只能大于等于pos(这种减枝比较隐蔽)
public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) {
    return shoppingOffers(price,special, needs, 0);
}

    private int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs, int pos){
        int local_min = directParchase(price, needs);
        for(int i = pos; i < special.size() ; i ++){
            List<Integer> tmp = new ArrayList<>();
            List<Integer> offer = special.get(i);
            for(int j = 0 ; j < needs.size(); j ++){
                if(offer.get(j) > needs.get(j)){
                    tmp = null;
                    break;
                }
                tmp.add(needs.get(j) - offer.get(j));
            }
            if(tmp != null){
                local_min = Math.min(local_min, offer.get(offer.size() - 1) +            shoppingOffers(price, special, tmp, i));
            }
        }
        return local_min;
}

    private int directParchase(List<Integer>price, List<Integer> needs){
        int sum = 0;
        for(int i = 0 ; i < needs.size() ; i ++){
            sum += price.get(i) * needs.get(i);
        }
        return sum;
    }

 

 

大礼包(动态规划)

原文:https://www.cnblogs.com/du001011/p/11100092.html

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