这篇文章主要讲解了“如何使用贪心算法”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“如何使用贪心算法”吧!
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:
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,求出一个可行解元素;
}
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:
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区
先把所有酒喝掉 int total = numBottles;
有足够的空瓶就去换一瓶酒,执行一次 while 循环;
在循环中,空瓶的数量 +1,能喝到酒的数量 +1;
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:
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:
感谢各位的阅读,以上就是“如何使用贪心算法”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何使用贪心算法这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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