博客
关于我
买苹果,数学知识的重要性日益凸显
阅读量:748 次
发布时间:2019-03-22

本文共 1741 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

为了找到最小袋子的数量,小易需要购买满足以下条件的苹果袋子的组合:每个袋子只能选择两种尺寸中的一种,且总数应等于购买的苹果数。以下是解决方案的详细优化方法:

  • 问题分析

    • 每个袋子的尺寸为6和8,即6i的袋子加上8j的袋子。
    • 目标为找到所有满足n = 6i + 8j的非负整数组合(i, j),并计算袋子总数i + j。
    • 从这些组合中问题找到袋子数的最小值。
  • 优化迭代思路

    • 避免不必要的循环:i的范围限为0到n/6,j的范围限为0到n/8。
    • 逐步尝试i的值,计算剩余苹果的数量,进一步确定j的可能值。
  • 高效算法选型

    • 使用一层循环遍历i的可能值。
    • 在i确定后,通过(j = (n - 6i)) / 8来确定j的可能值。
    • 每次找到有效的j值时,检查袋子总数,并记录最小值。
  • 解决方案实现

    • 遍历每个可能的i,从0到n/6。
    • 对于每个i,检查剩余的苹果数量是否可以被8整除,即j = (n - 6i) / 8是否为整数。
    • 如果是,计算j及其对应的袋子数,并与当前最小的袋子数比较。
    • 记录最小的袋子数,当找到多个解时保留最小值。
    • 如果没有找到任何解,输出-1;否则,输出最小袋子的数量。
  • 代码实现

  • import java.util.Scanner;
    public class Main {
    public static void main(String[] args) {
    Scanner in = new Scanner(System.in);
    int num = in.nextInt();
    int minBag = Integer.MAX_VALUE;
    int beforesize = Integer.MAX_VALUE;
    int flag = 0;
    for (int i = 0; i <= num / 6; i++) {
    int remainder = num - 6 * i;
    if (remainder >= 0) {
    if (remainder % 8 == 0) {
    int j = remainder / 8;
    int currentBag = i + j;
    if (currentBag < beforesize) {
    beforesize = currentBag;
    flag = 1;
    } else if (flag > 0) {
    if (currentBag < minBag) {
    minBag = currentBag;
    }
    }
    }
    }
    }
    if (minBag != Integer.MAX_VALUE) {
    System.out.println(minBag);
    } else {
    System.out.println(-1);
    }
    }
    }

    代码解释

    • 变量num存储用户输入的苹果数量。
    • 初始化minBag为一个很大的数,用于记录最小的袋子数量。
    • 循环遍历每个可能的i值,计算剩余的苹果数量。
    • 检查剩余苹果是否可以整除8,即j是否为整数。
    • 计算当前组合的袋子总数,并与已知的最小值比较。
    • 如果找到有效解,记录最小值。
    • 最后输出最小的袋子数量或-1。

    这种方法通过优化循环范围,避免了不必要的重复计算,提高了算法的效率,确保能够快速解决问题。

    转载地址:http://xqgwk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>
    Nmap扫描教程之Nmap基础知识
    查看>>
    nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
    查看>>
    Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
    查看>>
    Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>
    NMAP网络扫描工具的安装与使用
    查看>>
    NMF(非负矩阵分解)
    查看>>
    nmon_x86_64_centos7工具如何使用
    查看>>
    NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
    查看>>
    NN&DL4.3 Getting your matrix dimensions right
    查看>>