leetcode 638. Shopping Offers(购物优惠)

本文解析了一道LeetCode上的购物优惠问题,介绍了如何通过深度优先搜索(DFS)算法找到购买指定数量商品所需的最低价格,并提供了两种不同优化级别的实现代码。

In LeetCode Store, there are some kinds of items to sell. Each item has a price.

However, there are some special offers, and a special offer consists of one or more different kinds of items with a sale price.

You are given the each item’s price, a set of special offers, and the number we need to buy for each item. The job is to output the lowest price you have to pay for exactly certain items as given, where you could make optimal use of the special offers.

Each special offer is represented in the form of an array, the last number represents the price you need to pay for this special offer, other numbers represents how many specific items you could get if you buy this offer.

You could use any of special offers as many times as you want.

Example 1:
Input: [2,5], [[3,0,5],[1,2,10]], [3,2]
Output: 14
Explanation:
There are two kinds of items, A and B. Their prices are $2 and $5 respectively.
In special offer 1, you can pay $5 for 3A and 0B
In special offer 2, you can pay $10 for 1A and 2B.
You need to buy 3A and 2B, so you may pay $10 for 1A and 2B (special offer #2), and $4 for 2A.
Example 2:
Input: [2,3,4], [[1,1,0,4],[2,2,1,9]], [1,2,1]
Output: 11
Explanation:
The price of A is $2, and $3 for B, $4 for C.
You may pay $4 for 1A and 1B, and $9 for 2A ,2B and 1C.
You need to buy 1A ,2B and 1C, so you may pay $4 for 1A and 1B (special offer #1), and $3 for 1B, $4 for 1C.
You cannot add more items, though only $9 for 2A ,2B and 1C.
Note:
There are at most 6 kinds of items, 100 special offers.
For each item, you need to buy at most 6 of them.
You are not allowed to buy more items than you want, even if that would lower the overall price.

题目很长,大概意思是input有3部分,第一部分是price数组,里面有每个物品的价格,第2部分是2维数组special,里面每个一维数组是price中对应的每个物品的数量,最后一个是买前面那些物品的总价格,会比直接买那些要便宜。第3部分的数组是我们的任务,要每个物品买几个。
不能多买,special部分的优惠可以重复利用。

思路:
DFS
先算直接原价买需要的物品要多少钱,然后再一个个试那些special的优惠,看是不是比直接买便宜。如果special中的物品超过了我们要买的量,那就不能用了。
每次用special时要从needs中减掉special的部分,出了DFS后再把那些needs还原回去。

//30ms
    public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) {
        if(price == null || special == null || needs == null) {
            return 0;
        }
        
        int result = 0;        
        
        for(int i = 0; i < needs.size(); i ++) {
            result += price.get(i) * needs.get(i);
        }
        
        for(int i = 0; i < special.size(); i++) {
            boolean bValid = true;
            for(int j = 0; j < needs.size(); j++) {
                if(needs.get(j) < special.get(i).get(j)) {
                    bValid = false;
                }
                needs.set(j, needs.get(j) - special.get(i).get(j));
            }
            if(bValid) {
                result = Math.min(result, shoppingOffers(price, special, needs) 
                                  + special.get(i).get(special.get(i).size()-1));
            }
            for(int j = 0; j < needs.size(); j++) {
                needs.set(j, needs.get(j) + special.get(i).get(j));
            }
        }
        
        return result;
    }

上面的方法有可以优化的地方,比如needs全是0的时候就不需要再计算了,直接返回现有的价格。
还有当needs中有的物品达不到special中的时候,这个special就可以跳过,不需要再做从needs中去掉special物品然后再还原这一步。
注意这里的result是在原有的价格上增加的部分,所以传入下一步迭代时不需要把现有的cur加进去。
这样可提高到1ms

//1ms
    public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) {
        if(price == null || special == null || needs == null) {
            return 0;
        }
        
        return helper(price, special, needs, 0, 0);
    }
    
    int helper(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs, int cur
        , int index) {
        
        boolean zeroNeeds = true;
        int size = needs.size();
        int result = 0;
        
        for(int i = 0; i < needs.size(); i++) {
            if(needs.get(i) > 0) {
                zeroNeeds = false;
                result += price.get(i) * needs.get(i);
            }
        }
        if(zeroNeeds) {
            return cur;
        }
        
        for(int i = index; i < special.size(); i++) {
            boolean valid = true;
            for(int j = 0; j < needs.size(); j++) {
                if(needs.get(j) < special.get(i).get(j)) {
                    valid = false;
                    break;
                }
            }
            if(valid) {
                for(int j = 0; j < needs.size(); j++) {
                    needs.set(j, needs.get(j) - special.get(i).get(j));
                }
                
                result = Math.min(result, helper(price, special, needs, 
                                                 special.get(i).get(size), i));
                
                for(int j = 0; j < needs.size(); j++) {
                    needs.set(j, needs.get(j) + special.get(i).get(j));
                }
            }           
        }
        
        return cur+result;
    }
### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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