哈利波特书价问题

本文介绍了一种计算购买《哈利波特》系列书籍最低价格的算法。通过分析不同数量书籍对应的折扣,提出了一套购买策略,确保消费者能以最优价格完成购买。

题目要求:

  书店针对《哈利波特》系列书籍进行促销活动,一共5卷,用编号0、1、2、3、4表示,单独一卷售价8元,具体折扣如下所示:

                               本数                  折扣
                                   2                       5%
                                   3                       10%
                                   4                       20%
                                   5                       25%
 
   根据购买的卷数以及本数,会对应不同折扣规则情况。单数一本书只会对应一个折扣规则,例如购买了两本卷1,一本卷2,则可以享受5%的折扣,另外一本卷一则不享受优惠。
  设计算法能够计算出读者购买一批书的最低价格。
实验代码:
package 哈利波特书;

public class aa {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int a;
		double b,c;
		System.out.println("本数    最低价   ");
		for(a=1;a<22;a++)
		{
			if(a%5==0)
			{
				b=0;
			}
			else if(a%5==1)
			{
				b=8*1;
			}
			else if(a%5==2)
			{
				b=8*2*0.95;
			}
			else if(a%5==3)
			{
				b=8*3*0.9;
			}
			else
			{
				b=8*4*0.8;
			}
			
			
			if(a%5!=3||a<5)
			{
				c=a/5*30+b;
			}
			else
			{
				c=(a/5-1)*30+2*8*4*0.8;
			}
				System.out.print(a+"   ");
				System.out.println(c);
		}
	}

}

实验结果:

实验思路:

  当买书本数小于五时不要买同样的这样优惠最多;

  当买书本数为六时,买五本一套的,在另外买一本便宜;

  当买书本数为七时,买五本一套的,在另外买两本便宜;

  当买书本数为八时,买两个四本不同的最便宜;

  当买书本数为九时,买五本一套的,在另外买四本便宜;

  当买十本或是十本以上时尽量满足五五,如果有八就尽可能凑四四;

 

转载于:https://www.cnblogs.com/feifeishi/p/4488724.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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