你是否还在为银饰的重量担忧？快来了解华为OD机试

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2023-03-16 03:11:34

轻松应对华为OD机试：掌握剩余银饰重量算法

踏入华为OD机试的殿堂，剑拔弩张的氛围中，掌握剩余银饰重量的算法实现至关重要。这不仅是技术实力的体现，更是对临场应变能力的考验。本篇文章将深入解析算法原理，并提供代码示例，助你轻松应对机试挑战。

算法原理

逻辑分析

想象我们面对着一堆形状不一的银饰，需要从其挑选出重量恰到好处的银饰，以无限接近给定的目标重量。

首先，对银饰重量进行从小到大的排序。

其次，从排序后的序列中选择最接近目标重量的银饰作为基准。

最后，根据基准银饰的重量与目标重量之间的差值，逐步舍弃或添加银饰，直至重量尽可能接近目标。

二分查找

为了快速找到目标重量，我们引入二分查找算法。该算法基于排序后列表的特性，可在对数时间内高效定位任意元素。

首先，从排序后的银饰序列中选取中间位置的银饰。

其次，若其重量等于目标重量，则找到答案。

第三，若其重量大于目标重量，则在序列前半段继续查找。

第四，若其重量小于目标重量，则在序列后半段继续查找。

不断缩小搜索范围，即可快速找到目标重量或最接近的重量。

代码实现

def find_closest_weight(silver_weights, target_weight):
    # 1. 排序银饰重量
    silver_weights.sort()

    # 2. 二分查找最接近目标重量的银饰
    left, right = 0, len(silver_weights) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        current_weight = sum(silver_weights[left:mid + 1])
        if current_weight == target_weight:
            return silver_weights[left:mid + 1]
        elif current_weight < target_weight:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1

    # 3. 返回最接近的重量
    if abs(sum(silver_weights[left:right + 1]) - target_weight) < abs(sum(silver_weights[left - 1:right]) - target_weight):
        return silver_weights[left:right + 1]
    else:
        return silver_weights[left - 1:right]