leetcode 991. Broken Calculator(python)
2023-09-22 10:16:01
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 startValue
和 target
,你的目标是将 startValue
变成 target
,并且可以使用以下两种操作:
- 将
startValue
加 1。 - 将
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
target
是startValue
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
-
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。 -
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。 -
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。 -
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。 -
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。