Leetcode之深度优先搜索&回溯专题-638. 大礼包(Shopping Offers)
Leetcode之深度优先搜索&回溯专题-638. 大礼包(Shopping Offers)
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- 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。
- 示例 1:
- 输入: [2,5], [[3,0,5],[1,2,10]], [3,2]
- 输出: 14
- 解释:
- 有A和B两种物品,价格分别为¥2和¥5。
- 大礼包1,你可以以¥5的价格购买3A和0B。
- 大礼包2, 你可以以¥10的价格购买1A和2B。
- 你需要购买3个A和2个B, 所以你付了¥10购买了1A和2B(大礼包2),以及¥4购买2A。
- 示例 2:
- 输入: [2,3,4], [[1,1,0,4],[2,2,1,9]], [1,2,1]
- 输出: 11
- 解释:
- A,B,C的价格分别为¥2,¥3,¥4.
- 你可以用¥4购买1A和1B,也可以用¥9购买2A,2B和1C。
- 你需要买1A,2B和1C,所以你付了¥4买了1A和1B(大礼包1),以及¥3购买1B, ¥4购买1C。
- 你不可以购买超出待购清单的物品,尽管购买大礼包2更加便宜。
- 说明:
- 最多6种物品, 100种大礼包。
- 每种物品,你最多只需要购买6个。
- 你不可以购买超出待购清单的物品,即使更便宜。
分析:
给定N个商品,给定M个长度为N+1的礼包,并给定长度为N的List来存储每个商品需要几个,求怎样购买价格最低。
例子看示例1.
这个问题可以转化为:
1、先求出我最多可以买几个该礼包?
2、循环 0-最大购买数量 次,即购买该礼包 0次到最大购买次数个
举个例子,A礼包我最多可以买2个,那么我DFS进入到以下几个步骤:
- 购买0个A礼包 -> 购买B礼包
- 购买1个A礼包 -> 购买B礼包
- 购买2个A礼包 -> 购买B礼包
3、循环到礼包列表的最末端后,检查有哪些商品是目前还缺的,把缺的商品,以其单价购买。
4、最后再计算总价,求出最小值。
AC代码:
- class Solution {
- int ans = Integer.MAX_VALUE;
- public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) {
- if(price.size()==0 || price==null) return 0;
- dfs(price,special,needs,0,0);
- return ans;
- }
- public void dfs(List<Integer> price,List<List<Integer>> special,List<Integer> needs,int step,int money){
- if(step>=special.size()){
- for (int i = 0; i < needs.size(); i++) {
- money += needs.get(i)*price.get(i);
- }
- ans = Math.min(ans, money);
- return;
- }
- List<Integer> pack = special.get(step);
- int value = pack.get(pack.size()-1);
- int maxNum = Integer.MAX_VALUE;
- for(int i=0;i<needs.size();i++){
- if(pack.get(i)!=0){
- int temp = needs.get(i)/pack.get(i);
- maxNum = Math.min(maxNum, temp);
- }
- }
- for(int i=0;i<=maxNum;i++){
- List<Integer> temp = new ArrayList<>(needs);
- for(int j=0;j<needs.size();j++){
- needs.set(j, needs.get(j)-i*pack.get(j));
- }
- int cost = i*value;
- if(money+cost<ans){
- dfs(price,special,needs,step+1,money+cost);
- }
- needs = new ArrayList<>(temp);
- }
- }
- }
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