双“11”搞促销？用贪心算法来盘他！

关注
发布于: 2020 年 11 月 13 日
这几年商家为了刺激消费是变着花样的推出各种各样的活动，以某多多为首的运营式电商更是让我们看到了营销的无限“潜力”。这不，最近刚赶上双 11，小区便利店的老王头也推出了一项「空酒瓶子换酒」的促销活动，它的规则是这样的。
﻿
本文已收录至 Github《小白学算法》系列：https://github.com/vipstone/algorithm
﻿
活动规则客户购买 X 瓶酒，就可以用 Y 个空酒瓶来兑换一瓶新酒。
提示：
X 和 Y 的取值如下：
- 1 <= X <= 100
- 2 <= Y <= 100
Y 值不固定，随机抽取。
﻿
如果喝掉了酒瓶中的酒，那么酒瓶就会变成空的。
﻿
请你计算最多能喝到多少瓶酒。
﻿
示例 1：
﻿
﻿
输入：X = 9, Y = 3
输出：13
解释：你可以用 3 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 9 + 3 + 1 = 13 瓶酒。
﻿
示例 2：
输入：X = 15, Y = 4
输出：19
解释：你可以用 4 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 15 + 3 + 1 = 19 瓶酒。
﻿
示例 3：
输入：X = 5, Y = 5
输出：6
﻿
示例 4：
输入：X = 2, Y = 3
输出：2
﻿
解题思路这道题难点有两个：第一，用多少个空瓶换一瓶酒是不固定的（随机的）；第二，兑换的酒喝完之后还能继续参与兑换活动。因此要在满足这两个的前提条件下，计算自己最多能喝到几瓶。
﻿
可能有些朋友看到了本篇标题之后就知道了解题思路，没错，我们本文就是要用「贪心算法」来计算最终答案。同时这道题也符合贪心算法的解题思路，那就是有酒瓶就兑换、能兑换多少就兑换多少。
﻿
贪心算法贪心算法（Greedy Algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
﻿
贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。
﻿
贪心算法的实现框架从问题的初始解出发：
while（能朝给定总目标前进一步）
{ 
   利用可行的决策，求出可行解的一个解元素；
}
由所有解元素组合成问题的一个可行解。
﻿
注意：因为用贪心算法只能通过解局部最优解的策略来达到全局最优解，因此，一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略，找到的解是否一定是问题的最优解.
﻿
接下来我们就用代码来演示一下贪心算法的具体实现。
代码实现 1：贪心首先我们先把全局问题转换成局部问题：当空瓶子能换一瓶酒的时候，我们就换一瓶酒，实现代码如下：
// 贪心1：用 + 和 - 实现
class Solution {
    public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) {
        // 最大酒瓶数
        int total = numBottles;
        // 有酒瓶就兑换
        while (numBottles >= numExchange) {
            // 执行一轮兑换
            numBottles -= numExchange;
            ++total;
            // 兑换一次多一个酒瓶
            ++numBottles;
        }
        return total;
    }
}
代码解析实现思路：
﻿
先把所有酒喝掉 int total = numBottles；
有足够的空瓶就去换一瓶酒，执行一次 while 循环；
在循环中，空瓶的数量 +1，能喝到酒的数量 +1；
执行下一次循环判断。
﻿
我们将以上代码提交至 LeetCode，执行结果如下：
﻿
代码实现 2：贪心改进以上的贪心算法是一瓶酒一瓶酒进行循环兑换的，那我们可否每次将所有的空瓶子全部兑换完（可兑换的最大值），然后将兑换的酒再喝完，再进行下一次兑换？
﻿
答案是肯定的，我们只需要使用取模和取余操作就可以实现了，具体代码如下：
// 贪心 2：用 / 和 % 实现
class Solution {
    public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) {
        // 总酒瓶数
        int total = numBottles;
        // 有酒瓶就兑换
        while (numBottles >= numExchange) {
            // 最多可兑换的新酒
            int n = numBottles / numExchange;
            // 累计酒瓶
            total += n;
            // 剩余酒瓶(剩余未兑换 + 已兑换喝掉的)
            numBottles = numBottles % numExchange + n;
        }
        return total;
    }
}
我们将以上代码提交至 LeetCode，执行结果如下：
﻿
总结贪心算法初看感觉很“难”，但具体实现起来却发现很简单。其实「算法」也是一样的，初看这个词感觉很难很高大上，其实它就是解决某个问题的一种思想、一种固定的“套路”而已，也并无神秘可言。
﻿
人常说：路虽远行则将至，事虽然难做者必成。“难”和“易”从来都是相对的，其实从“难”到“易”就是一个逐渐开悟、逐渐成长的过程。
﻿
愿你每天成长一点，最后留一个我的私人微信：GG_Stone，相互交流、共同进步。
参考 & 鸣谢https://leetcode-cn.com/problems/water-bottles/
https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741375.html
https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95
﻿