638. 大礼包

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。

PS:

经典DFS,除了操作复杂以外,

简述题目:

三个list,第一个list是每个物品单价,

第二个list是大礼包详情,每个大礼包中最后一个为大礼包的价格,前面的是礼包中各个物品的数量,

第三个list是你需要购买的各个物品的数量

class Solution {
//全局保存
private List<Integer> global_needs, global_price;
private List<List<Integer>> global_special;
private int sum = 0, res = Integer.MAX_VALUE; public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) {
global_needs = needs;
global_special = special;
global_price = price;
find(0);
return res;
} private void find(int begin) {
int temp_sum = sum;
// 最坏的情况单价买
for (int i = 0; i < global_needs.size(); ++i)
sum += global_needs.get(i) * global_price.get(i);
res = Math.min(res, sum); sum = temp_sum;
for (int i = begin; i < global_special.size(); ++i) {
List<Integer> cur_special = global_special.get(i);
int special_num = cal_special_num(cur_special);
for (int j = 1; j <= special_num; ++j) { List<Integer> temp_needs = new ArrayList<>(global_needs); for (int k = 0; k < global_needs.size(); ++k)
global_needs.set(k, global_needs.get(k) - cur_special.get(k) * j);
sum += cur_special.get(global_needs.size()) * j; find(i + 1); global_needs = temp_needs;
sum = temp_sum;
} }
} //最多需要多少
private int cal_special_num(List<Integer> item) {
int max = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 0; i < global_needs.size(); ++i) {
if (global_needs.get(i) < item.get(i))
return 0;
if (item.get(i) != 0)
max = Math.min(global_needs.get(i) / item.get(i), max);
}
return max;
}
}

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