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leetcode 991. Broken Calculator(python)

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利用贪心算法解决 LeetCode 难题:破碎计算器

简介

在 LeetCode 上有一道有趣的题目,称为“破碎计算器”,题目编号为 991。这道题旨在考验你的贪心算法技能,这种算法在每一步都做出局部最优选择,以实现最终的全局最优。

题意理解

题目背景了以下场景:你有两个正整数 startValuetarget,你的目标是将 startValue 变成 target,并且可以使用以下两种操作:

  1. startValue 加 1。
  2. startValue 乘以 2。

你的任务是找到将 startValue 变为 target 所需的最少操作次数。

贪心算法策略

要解决这道题,我们可以采用贪心算法。贪心算法的本质是在每一步都做出局部最优选择,以期最终达到全局最优。在这道题中,我们的局部最优选择是将 startValue 加 1 或乘以 2。

为了确定最佳选择,我们需要考虑以下情况:

  • 如果 targetstartValue 的偶数倍,那么将 startValue 乘以 2 是局部最优选择,因为它比加 1 少一步操作。
  • 如果 target 不是 startValue 的偶数倍,那么我们需要先将 startValue 加 1,然后再乘以 2,这是因为我们无法直接通过乘法操作达到 target

Python 代码实现

基于上述策略,我们可以编写 Python 代码来解决这道题:

def broken_calculator(start_value: int, target: int) -> int:
    """
    贪心算法求解 LeetCode 991:破碎计算器
    
    :param start_value: 初始值
    :param target: 目标值
    :return: 最少操作次数
    """
    if start_value == target:
        return 0

    if start_value > target:
        return start_value - target

    if target % 2 == 0:
        return 1 + broken_calculator(start_value, target // 2)
    else:
        return 1 + broken_calculator(start_value + 1, target)

print(broken_calculator(2, 3))  # 3
print(broken_calculator(5, 8))  # 2
print(broken_calculator(3, 10))  # 4

算法分析

我们的贪心算法的时间复杂度为 O(log(target))。这是因为在最坏的情况下,我们需要将 startValue 加 1 或乘以 2,直到它等于或超过 target。而每一步操作都会将 target 减半,因此总共需要 O(log(target)) 步操作。

结论

利用贪心算法,我们可以高效地求解破碎计算器问题,并找到将 startValue 变为 target 所需的最少操作次数。这道题不仅考验了我们的算法技能,也让我们领略了贪心算法的强大之处。

常见问题解答

  1. 什么是贪心算法?
    贪心算法是一种在每一步都做出局部最优选择的方法,以达到最终的全局最优。

  2. 贪心算法适用于哪些问题?
    贪心算法适用于某些问题,其中局部最优选择可以保证全局最优,例如破碎计算器问题。

  3. 如何评估贪心算法的性能?
    贪心算法的性能通常根据其时间复杂度和空间复杂度来评估。

  4. 贪心算法总是能找到全局最优解吗?
    不,贪心算法并不能总是找到全局最优解,因为局部最优选择可能导致全局次优。

  5. 除了破碎计算器问题外,还有哪些问题可以使用贪心算法解决?
    贪心算法可以解决各种问题,例如 Huffman 编码、活动选择问题和最小生成树问题。