最大限度地提高购买水果的口味
难度:
标签:
题目描述
代码结果
运行时间: 196 ms, 内存: 17.0 MB
/*
* Leetcode 2431: Maximize the Taste of Buying Fruits
*
* Problem Statement:
* You are given an array of fruits where each fruit has a taste value. You can buy fruits such that the sum of the taste values is maximized. You can only buy each fruit once.
*
* Approach:
* - Use Java Streams to sort the array in descending order to get the highest taste values first.
* - Use stream operations to sum up the values of the first k fruits where k is the number of fruits you can buy.
*/
import java.util.Arrays;
import java.util.stream.IntStream;
public class MaximizeFruitTasteStream {
public int maximizeTaste(int[] fruits, int k) {
return IntStream.of(fruits)
.boxed()
.sorted((a, b) -> b - a)
.limit(k)
.mapToInt(Integer::intValue)
.sum();
}
}
解释
方法:
这道题目可以通过动态规划来解决。使用二维数组 dp[i][j] 表示使用 i 张优惠券和 j 元钱时所能获得的最大甜度。初始化时,不使用优惠券且不花钱的情况下甜度为 0。接着,按照水果列表遍历,对于每个水果,考虑两种情况:使用优惠券和不使用优惠券。如果使用优惠券,当前水果的价格会减半,如果不使用优惠券,则按照全价购买。对于每种情况,都要检查是否超出预算或者优惠券使用数量,并更新 dp 数组以反映加入当前水果后可能获得的最大甜度。最终,遍历 dp 数组,找出可以获得的最大甜度值。
时间复杂度:
O(n * c * m)
空间复杂度:
O(c * m)
代码细节讲解
🦆
题解中提到使用动态规划方法,能否详细解释为什么这种问题适合使用动态规划来解决?
▷🦆
在初始化dp数组时,所有元素被设置为负无穷,除了dp[0][0]。这样的初始化对算法的正确性和效率有什么影响?
▷🦆
题解中使用了临时数组tmp_dp来更新dp值,这种方法的目的是什么?直接在原dp数组上修改会有什么潜在问题?
▷🦆
在处理使用优惠券的情况时,有一个条件判断`if p_ > maxAmount then continue`,这里的逻辑是什么?为什么当使用优惠券后的价格超过最大金额就跳过不处理?
▷