贪心算法与分类讨论
针对此问题,最核心的策略是贪心算法(Greedy Strategy)。通过分析两种方案的效用,我们可以将最优解锁定在极少数的候选状态中。
1. 效用分析
- 方案 A 的单价为
。
- 方案 B 的平均单价为
。 对比两者,若
,说明一次买 3 个方案 A 的成本低于或等于 1 个方案 B。此时方案 B 完全失效,最优解必然是全部选择方案 A。
2. 最优解构造
当方案 B 的平均单价更优(即 )时,我们应尽可能多地使用方案 B。但由于方案 B 是“捆绑销售”(每份 3 只),在处理余数(
)时会产生三种分支:
- 分支一(全散装): 全部按方案 A 购买。成本为
。(仅当
极小时最优)
- 分支二(组合购买): 尽可能多地买方案 B,剩下的部分用方案 A 补齐。
- 方案 B 数量:
- 方案 A 数量:
- 成本:
- 方案 B 数量:
- 分支三(溢出购买): 为了享受方案 B 的低廉单价,多买一份方案 B 使得总数超过
。
- 方案 B 数量:
- 成本:
- 方案 B 数量:
复杂度分析
- 时间复杂度:
只需进行常数次算术运算(除法、取模、乘法以及最小值比较),与输入规模
无关。
- 空间复杂度:
仅需存储几个 64 位整型变量。
代码实现
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
ll a, b, x;
cin >> a >> b >> x;
ll ans = a * x;;
if (3 * a > b) {
ll q = x / 3;
ll r = x % 3;
ll t1 = q * b + r * a;
ans = min(ans, t1);
ll t2 = (q + 1) * b;
ans = min(ans, t2);
}
cout << ans << endl;
}

京公网安备 11010502036488号