最接近目標(biāo)價(jià)格的甜點(diǎn)成本 題目描述

你打算做甜點(diǎn)，現(xiàn)在需要購(gòu)買(mǎi)配料。目前共有 n 種冰激凌基料和 m 種配料可供選購(gòu)。而制作甜點(diǎn)需要遵循以下幾條規(guī)則：

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1、必須選擇 一種 冰激凌基料。
2、可以添加 一種或多種 配料，也可以不添加任何配料。
3、每種類(lèi)型的配料 最多兩份 。

給你以下三個(gè)輸入：

1、baseCosts ，一個(gè)長(zhǎng)度為 n 的整數(shù)數(shù)組，其中每個(gè) baseCosts[i] 表示第 i 種冰激凌基料的價(jià)格。
2、toppingCosts，一個(gè)長(zhǎng)度為 m 的整數(shù)數(shù)組，其中每個(gè) toppingCosts[i] 表示 一份 第 i 種冰激凌配料的價(jià)格。
3、target ，一個(gè)整數(shù)，表示你制作甜點(diǎn)的目標(biāo)價(jià)格。
你希望自己做的甜點(diǎn)總成本盡可能接近目標(biāo)價(jià)格 target 。

返回最接近 target 的甜點(diǎn)成本。如果有多種方案，返回 成本相對(duì)較低 的一種。

示例 1：

輸入：baseCosts = [1,7], toppingCosts = [3,4], target = 10
輸出：10
解釋?zhuān)嚎紤]下面的方案組合（所有下標(biāo)均從 0 開(kāi)始）：

• 選擇 1 號(hào)基料：成本 7
• 選擇 1 份 0 號(hào)配料：成本 1 x 3 = 3
• 選擇 0 份 1 號(hào)配料：成本 0 x 4 = 0
  總成本：7 + 3 + 0 = 10 。

示例 2：

輸入：baseCosts = [2,3], toppingCosts = [4,5,100], target = 18
輸出：17
解釋?zhuān)嚎紤]下面的方案組合（所有下標(biāo)均從 0 開(kāi)始）：

• 選擇 1 號(hào)基料：成本 3
• 選擇 1 份 0 號(hào)配料：成本 1 x 4 = 4
• 選擇 2 份 1 號(hào)配料：成本 2 x 5 = 10
• 選擇 0 份 2 號(hào)配料：成本 0 x 100 = 0
  總成本：3 + 4 + 10 + 0 = 17 。不存在總成本為 18 的甜點(diǎn)制作方案。

示例 3：

輸入：baseCosts = [3,10], toppingCosts = [2,5], target = 9
輸出：8
解釋?zhuān)嚎梢灾谱骺偝杀緸?8 和 10 的甜點(diǎn)。返回 8 ，因?yàn)檫@是成本更低的方案。
示例 4：

輸入：baseCosts = [10], toppingCosts = [1], target = 1
輸出：10
解釋?zhuān)鹤⒁?，你可以選擇不添加任何配料，但你必須選擇一種基料。

解題思路

本題使用了回溯算法，根據(jù)規(guī)則，基料必須選擇一種，而配料可以不選或者最多選擇兩種，故先選擇第一種基料去嘗試配料和可能的配料個(gè)數(shù)。由于配料都為正數(shù)，當(dāng)成本大于最優(yōu)的方案時(shí)進(jìn)行回溯。

代碼

class Solution {int res; //存儲(chǔ)最優(yōu)值
    public int closestCost(int[] baseCosts, int[] toppingCosts, int target) {res = Arrays.stream(baseCosts).min().getAsInt(); //取出基料中成本最低的
        for (int b:baseCosts) {//遍歷每一種基料
            def(toppingCosts,0,b,target);
        }
        return res;
    }

    private void def(int[] toppingCosts, int i, int cur, int target) {if (Math.abs(res - target)< cur - target) {return;
        }else if (Math.abs(res - target) >= Math.abs(cur - target)){if (Math.abs(res - target) >Math.abs(cur - target)) {res = cur;
            }else {res = Math.min(res,cur);
            }
        }

        if (i == toppingCosts.length) {return;
        }

        def(toppingCosts,i+1,cur+toppingCosts[i] * 2,target);
        def(toppingCosts,i+1,cur+toppingCosts[i],target);
        def(toppingCosts,i+1,cur,target);
    }
}

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