在 Python 中查找最接近的甜点成本的程序

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

假设我们有两个名为 baseCosts 的数组，其中有 n 个项目，我们可以从中选择 base 和 toppingCosts，其中有 m 个项目，我们可以选择 toppings 并有一个目标值。我们必须遵循这些规则来制作甜点。

  • 必须正好有一个基地。

  • 我们可以添加一种或多种配料，也可以完全不添加配料。

  • 每种类型的浇头最多有两种。

这里 baseCosts[i] 代表第 i 个冰淇淋基料的价格。TopingCosts[i] 表示第 i 个浇头之一的价格。目标值代表甜点的目标价格。我们必须制作一个总成本尽可能接近目标的甜点。我们必须找到最接近的甜点成本作为目标。如果有多个答案，返回较低的一个。

因此，如果输入类似于 baseCosts = [2,8], toppingCosts = [4,5], target = 12，那么输出将为 12，因为我们可以以成本 8 取基数，然后以成本取第一个顶部的 1 4，而且没有 type2 浇头，所以总成本 8+4 = 12。

示例

让我们看看以下实现以获得更好的理解 -

def solve(baseCosts, toppingCosts, target):
   best_cost = baseCosts[0]
   for b in range(len(baseCosts)):
      bitmask = [0] * len(toppingCosts)
      while True:
         current_price = baseCosts[b]
         for j in range(len(bitmask)):
            current_price += bitmask[j] * toppingCosts[j]
         if current_price - target == 0:
            return target
         elif abs(current_price - target) < abs(best_cost - target):
            best_cost = current_price
         elif abs(current_price - target) == abs(best_cost - target):
            if current_price < best_cost:
               best_cost = current_price
         if 0 not in bitmask and 1 not in bitmask:
            break
         for i in range(len(bitmask)):
            if bitmask[i] != 2:
               bitmask[i] += 1
               break
            else:
               bitmask[i] = 0
   return best_cost
baseCosts = [2,8]
toppingCosts = [4,5]
target = 12
print(solve(baseCosts, toppingCosts, target))

输入

[2,8], [4,5], 12
输出结果
12

以上是 在 Python 中查找最接近的甜点成本的程序 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/354390.html

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