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  • 双“11”搞促销?用贪心算法来盘他!

    这几年商家为了刺激消费是变着花样的推出各种各样的活动,以某多多为首的运营式电商更是让我们看到了营销的无限“潜力”。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」的促销活动,它的规则是这样的。

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

    活动规则

    客户购买 X 瓶酒,就可以用 Y 个空酒瓶来兑换一瓶新酒。

    提示:

    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:

    输入:X = 9, Y = 3

    输出:13

    解释:你可以用 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:
    image.png

    输入:X = 15, Y = 4

    输出:19

    解释:你可以用 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:

    输入:X = 5, Y = 5

    输出:6

    示例 4:

    输入:X = 2, Y = 3

    输出: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继续参与兑换活动。因此要在满足这两个的前提条件下,计算自己最多能喝到几瓶。

    可能有些朋友看到了本篇标题之后就知道了解题思路,没错,我们本文就是要用「贪心算法」来计算最终答案。同时这道题也符合贪心算法的解题思路,那就是有酒瓶就兑换、能兑换多少就兑换多少。

    贪心算法

    贪心算法(Greedy Algorithm),又称贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。

    贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说,问题能够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。

    贪心算法的实现框架

    从问题的初始解出发:

    while(能朝给定总目标前进一步)

    {

    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。

    注意:因为用贪心算法只能通过解局部最优解的策略来达到全局最优解,因此,一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略,找到的解是否一定是问题的最优解。

    接下来我们就用代码来演示一下贪心算法的具体实现。

    代码实现 1:贪心

    首先我们先把全局问题转换成局部问题:当空瓶子能换一瓶酒的时候,我们就换一瓶酒,实现代码如下:

    // 贪心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。

    我们将以上代码提交至 LeetCode,执行结果如下:
    image.png

    代码实现 2:贪心改进

    以上的贪心算法是一瓶酒一瓶酒进行循环兑换的,那我们可否每次将所有的空瓶子全部兑换完(可兑换的最大值),然后将兑换的酒再喝完,再进行下一次兑换?

    答案是肯定的,我们只需要使用取模和取余操作就可以实现了,具体代码如下:

    // 贪心 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;
                // 剩余酒瓶(剩余未兑换 + 已兑换喝掉的)
                numBottles = numBottles % numExchange + n;
            }
            return total;
        }
    }
    

    我们将以上代码提交至 LeetCode,执行结果如下:
    image.png

    总结

    贪心算法初看感觉很“难”,但具体实现起来却发现很简单。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想、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,事虽然难做者必成。“难”和“易”从来都是相对的,其实从“难”到“易”就是一个逐渐开悟、逐渐成长的过程。

    愿你每天成长一点,最后留一个我的私人微信:GG_Stone,相互交流、共同进步。

    参考 & 鸣谢

    https://leetcode-cn.com/problems/water-bottles/

    https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741375.html

    https://zh.wikipedia.org/zh-hans/贪心算法

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vipstone/p/13967477.html
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