力扣LeetCode刷题心得之Python 买钢笔和铅笔的方案数,找到最接近 0 的数字

简介: 买钢笔和铅笔的方案数给你一个整数 total ,表示你拥有的总钱数。同时给你两个整数 cost1 和 cost2 ,分别表示一支钢笔和一支铅笔的价格。你可以花费你部分或者全部的钱,去买任意数目的两种笔。请你返回购买钢笔和铅笔的 不同方案数目 。

6061. 买钢笔和铅笔的方案数

给你一个整数 total ,表示你拥有的总钱数。同时给你两个整数 cost1 和 cost2 ,分别表示一支钢笔和一支铅笔的价格。你可以花费你部分或者全部的钱,去买任意数目的两种笔。

请你返回购买钢笔和铅笔的 不同方案数目 。

示例 1:

输入:total = 20, cost1 = 10, cost2 = 5
输出:9
解释:一支钢笔的价格为 10 ,一支铅笔的价格为 5 。

  • 如果你买 0 支钢笔,那么你可以买 0 ,1 ,2 ,3 或者 4 支铅笔。
  • 如果你买 1 支钢笔,那么你可以买 0 ,1 或者 2 支铅笔。
  • 如果你买 2 支钢笔,那么你没法买任何铅笔。 所以买钢笔和铅笔的总方案数为 5 + 3 + 1 = 9 种。

示例 2:

输入:total = 5, cost1 = 10, cost2 = 10
输出:1
解释:钢笔和铅笔的价格都为 10,都比拥有的钱数多,所以你没法购买任何文具。所以只有 1 种方案:买 0 支钢笔和 0 支铅笔。

提示:

1 <= total, cost1, cost2 <= 106

来源:力扣

解题思路:

第一步,光买钢笔有几种方案

 a = int(total/cost1)+1

因为0只钢笔也算一种方案,所以加一

第二步,买钢笔后,剩下的钱能购买多少铅笔

int((total-cost1*n)/cost2)

第三步,在买钢笔的几种方案下,剩下的钱购买铅笔有几种方案

for n in range(a):
    int((total-cost1*n)/cost2)+1

第四步,将所有方案相加

b = 0
for n in range(a):
    b += int((total-cost1*n)/cost2)+1

代码整合:

class Solution(object):
    def waysToBuyPensPencils(self, total, cost1, cost2):
        """
        :type total: int
        :type cost1: int
        :type cost2: int
        :rtype: int
        """
        a = int(total/cost1)+1
        b = 0
        for n in range(a):
            b += int((total-cost1*n)/cost2)+1
        return b

6060. 找到最接近 0 的数字

给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,请你返回 nums 中最 接近 0 的数字。如果有多个答案,请你返回它们中的 最大值 。

示例 1:

输入:nums = [-4,-2,1,4,8]
输出:1
解释:
-4 到 0 的距离为 |-4| = 4 。
-2 到 0 的距离为 |-2| = 2 。 1 到 0 的距离为 |1| = 1 。 4 到 0 的距离为 |4| = 4 。 8 到 0 的距离为 |8| = 8 。 所以,数组中距离 0 最近的数字为 1 。

示例 2:

输入:nums = [2,-1,1]
输出:1
解释:1 和 -1 都是距离 0 最近的数字,所以返回较大值 1 。

提示:

1 <= n <= 1000
-105 <= nums[i] <= 105

解题思路:

第一步,求出每个数到0的距离

for i in nums:
    n.append(abs(i-0))

第二步,最小距离的索引值

m = [x for x ,y in list(enumerate(n)) if y ==min(n)]

第三步,距离0最近的数字

for k in m:
    p.append(nums[k])

第四步,返回较大值

return max(p)

代码整合:

class Solution(object):
    def findClosestNumber(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        n = []
        p = []
        m = []
        for i in nums:
            n.append(abs(i-0))
        m = [x for x ,y in list(enumerate(n)) if y ==min(n)]
        for k in m:
            p.append(nums[k])
        return max(p)

优化后:

class Solution(object):
    def findClosestNumber(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        nums.sort(key = lambda x : (abs(x), -x))
        return nums[0]
目录
相关文章
|
1月前
|
程序员 C语言
【C语言】LeetCode(力扣)上经典题目
【C语言】LeetCode(力扣)上经典题目
|
1月前
|
索引
力扣(LeetCode)数据结构练习题(3)------链表
力扣(LeetCode)数据结构练习题(3)------链表
77 0
|
1月前
力扣(LeetCode)数据结构练习题(2)
力扣(LeetCode)数据结构练习题(2)
29 0
|
1月前
|
存储
力扣(LeetCode)数据结构练习题
力扣(LeetCode)数据结构练习题
52 0
|
2月前
|
存储 安全 数据库
双重防护,无懈可击!Python AES+RSA加密方案,构建最强数据安全堡垒
【9月更文挑战第11天】在数字时代,数据安全至关重要。AES与RSA加密技术相结合,构成了一道坚固防线。AES以其高效性保障数据加密,而RSA则确保密钥安全传输,二者相辅相成,提供双重保护。本文通过Python代码示例展示了这一加密方案的魅力,强调了其在实际应用中的重要性和安全性。使用HTTPS等安全协议传输加密密钥和密文,确保数据在数字世界中自由流通而无忧。
60 1
|
3月前
|
数据建模 大数据 数据库
【2023年4月美赛加赛】Y题:Understanding Used Sailboat Prices 建模思路、建模方案、数据来源、相关资料、Python代码
本文提供了2023年MCM问题Y的解题思路、建模方案、数据来源、相关资料以及Python代码,旨在建立数学模型解释二手帆船的挂牌价格,并分析地区对价格的影响,以及在香港(SAR)市场上的应用。
41 1
【2023年4月美赛加赛】Y题:Understanding Used Sailboat Prices 建模思路、建模方案、数据来源、相关资料、Python代码
|
3月前
|
算法
LeetCode第16题最接近的三数之和
该文章介绍了 LeetCode 第 16 题最接近的三数之和的解法,与第 15 题类似,通过双指针法减少循环次数,根据差值的绝对值来更新最接近的和,并总结了双指针可减少循环次数的要点。
|
3月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】50. Pow(x, n)
本文介绍了LeetCode第50题"Pow(x, n)"的解法,题目要求实现计算x的n次幂的函数,文章提供了递归分治法的详细解析和Python实现代码。
26 1
|
3月前
|
数据采集 人工智能 数据可视化
【2023年电工杯竞赛】B题 人工智能对大学生学习影响的评价 数学建模方案和python代码
本文介绍了2023年电工杯竞赛B题的数学建模方案和Python代码实现,详细阐述了如何分析调查问卷数据,建立评价指标体系,构建数学模型评估人工智能对大学生学习的影响,并提供了数据预处理、特征编码、可视化分析等代码示例。
65 0
【2023年电工杯竞赛】B题 人工智能对大学生学习影响的评价 数学建模方案和python代码
|
3月前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A题:新冠疫情防控数据的分析 建模方案及python代码详解
本文介绍了2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛A题的解题思路和Python代码实现,涵盖了新冠疫情防控数据的分析、建模方案以及数据治理的具体工作。
74 0
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A题:新冠疫情防控数据的分析 建模方案及python代码详解