0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

Linux入门:环境变量与进程地址空间

流沙雨帘 2024-11-18 阅读 6

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择,以期望通过一系列局部最优的选择达到全局最优的算法。贪心算法通常适用于那些具有最优子结构性质的问题,即问题的最优解可以通过一系列局部最优解的组合得到。

贪心算法的特点

  1. 局部最优选择:在每一步选择中,都选择当前状态下的最优解。
  2. 无后效性:当前的选择不会影响未来的选择,即当前的选择不会影响未来的状态。
  3. 最优子结构:问题的最优解可以通过一系列局部最优解的组合得到。

贪心算法的步骤

  1. 问题分解:将问题分解为一系列子问题。
  2. 选择策略:在每一步选择中,选择当前状态下的最优解。
  3. 验证可行性:验证当前选择是否满足问题的约束条件。
  4. 更新状态:根据当前选择更新问题的状态。
  5. 重复步骤:重复上述步骤,直到问题解决。

贪心算法在当前问题中的应用

在当前问题中,我们需要在每一天决定购买多少食物,以确保在接下来的几天内都有足够的食物,同时尽量减少花费。我们可以使用贪心算法来实现这一目标。

具体步骤

  1. 遍历每一天:从第1天开始,检查当前携带的食物是否足够。
  2. 计算需要购买的食物数量
    • 如果当前食物不足,计算需要购买的食物数量。
    • 购买的食物数量应尽量少,以确保在接下来的几天内都有足够的食物,同时尽量减少花费。
  3. 查找下一个更便宜的补给站
    • 在当前补给站购买食物时,查找未来几天内价格更低的补给站。
    • 购买足够的食物以支撑到下一个更便宜的补给站,或者直到携带上限 K

问题描述

小R正在计划一次从地点A到地点B的徒步旅行,总路程需要 N 天。为了在旅途中保持充足的能量,小R每天必须消耗1份食物。幸运的是,小R在路途中每天都会经过一个补给站,可以购买食物进行补充。然而,每个补给站的食物每份的价格可能不同,并且小R最多只能同时携带 K 份食物。

现在,小R希望在保证每天都有食物的前提下,以最小的花费完成这次徒步旅行。你能帮助小R计算出最低的花费是多少吗?


测试样例

样例1:

样例2:

 

def solution(n, k, data):
    total_cost = 0
    current_food = 0
    
    for day in range(n):
        if current_food < 1:
            # 需要购买食物
            # 查找下一个更便宜的补给站
            next_cheaper_day = day
            while next_cheaper_day < n and data[next_cheaper_day] >= data[day]:
                next_cheaper_day += 1
            
            # 计算需要购买的食物数量
            food_needed = min(k - current_food, next_cheaper_day - day)
            # 计算购买这些食物的花费
            total_cost += food_needed * data[day]
            # 更新当前携带的食物数量
            current_food += food_needed
        
        # 每天消耗1份食物
        current_food -= 1
    
    return total_cost


if __name__ == "__main__":
    # Add your test cases here
    print(solution(5, 2, [1, 2, 3, 3, 2]) )
    print(solution(6, 3, [4, 1, 5, 2, 1, 3]) )
    print(solution(4, 1, [3, 2, 4, 1]) )
举报

相关推荐

0 条评论