商店购物
同样是在java坛做了一道作业——商品购物问题：某商店中每种商品都有一个价格。例如，一朵花的价格是2 ICU(ICU 是信息学竞赛的货币的单位）;一个花瓶的价格是5 ICU。为了吸引更多的顾 客，商店提供了特殊优惠价。特殊优惠商品是把一种或几种商品分成一组。并降价销售。例如:3朵花的价格不是6而是5 ICU ;2个花瓶加1朵花是 10 ICU不是12 ICU。
编一个程序，计算某个顾客所购商品应付的费用。 要充分利用优惠价以使顾客付款最小。请注意，你不能变更顾客所购商品的种类及数量， 即使增加某些商品会 使付款总数减小也不允许你作出任何变更。假定各种商品价格用优惠价如上所述， 并且某顾客购买物品为:3朵花和2个花瓶。那么顾客应付款为14 ICU因 为:
1朵花加2个花瓶: 优惠价:10 ICU
2朵花 正常价: 4 ICU
输入数据
用两个文件表示输入数据。第一个文件INPUT．TXT描述顾客所购物品（放在购物筐中）;第二个文件描述商店提供的优惠商品及价格（文件名为OFF ER．TXT）。 两个文件中都只用整数。
第一个文件INPUT．TXT的格式为:第一行是一个数字B（0≤B≤5），表示所购商品种类数。下面共B行，每行中含3个数C，K，P。 C 代表商品 的编码（每种商品有一个唯一的编码），1≤C≤999。K代表该种商品购买总数，1≤K≤5。P 是该种商品的正常单价（每件商品的价格）， 1≤P≤999。请注意，购物筐中最多可放5*5＝25件商品。
第二个文件OFFER．TXT的格式为:第一行是一个数字S（0≤S≤9 9），表示共有S 种优惠。下面共S行，每一行描述一种优惠商品的组合中商品的 种类。下面接着是几个数字对（C，K），其中C代表商品编码，1≤C≤9 99。K代表该种商品在此组合中的数量，1≤K≤5。本行最后一个数字P （1≤ P≤9999）代表此商品组合的优惠价。当然， 优惠价要低于该组合中商品正常价之总和。
输出数据
在输出文件OUTPUT．TXT中写 一个数字（占一行）， 该数字表示顾客所购商品（输入文件指明所购商品）应付的最低货款。
输入/输出数据举例 （原例不是下面这个，下面这个是我用来测试用的）：
INPUT.TXT:
4
1 3 2
2 2 5
3 10 6
4 3 20
OFFER.TXT:
5
1 2 3
1 1 2 2 8
2 1 3 4 25
3 3 4 2 50
1 1 3 2 4 1 28
简析：
算法： 动态规划
数据结构： 字符串
题型： II 型
难度： 4 分
编程时间： 4分钟
简述： 本题竞赛时有一个很长的文件测试数据，用动态规划可较快的出答
案。
我做这题的时候，没有仔细看上面的简析。而且对“动态规划 ”概念也不清楚，等这题做完，我才发现虽然我可以简单的得出结果，但是效率上不是最佳的，还需要好好学习一下。
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.LineNumberReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Stack;
public class Test {
final static String STR_PRICE = "price";
HashMap mapQuantity;
HashMap mapPrice;
Offer[] offers;
Stack stackOffer;
int minPrice;
public static void main(String[] strsArg) {
Test test = new Test();
try {
test.init("INPUT.TXT", "OFFER.TXT");
System.out.println(test.getMinPrice());
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public Test() {
mapQuantity = new HashMap();
mapPrice = new HashMap();
stackOffer = new Stack();
}
public void init(String strInput, String strOffer)
throws FileNotFoundException, IOException, NumberFormatException {
LineNumberReader input = null;
try {
input = new LineNumberReader(new InputStreamReader(
new FileInputStream(strInput)));
String str = input.readLine();
int lines = Integer.parseInt(str);
int price = 0;
for (int i = 0; i < lines; i++) {
str = input.readLine();
String[] strs = str.split(" ");
mapQuantity.put(Integer.parseInt(strs[0]), Integer
.parseInt(strs[1]));
mapPrice.put(Integer.parseInt(strs[0]), Integer
.parseInt(strs[2]));
price += Integer.parseInt(strs[1]) * Integer.parseInt(strs[2]);
}
mapQuantity.put(STR_PRICE, price);
minPrice = price;
} finally {
if (input != null)
try {
input.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
try {
input = new LineNumberReader(new InputStreamReader(
new FileInputStream(strOffer)));
String str = input.readLine();
int lines = Integer.parseInt(str);
offers = new Offer[lines];
for (int i = 0; i < lines; i++) {
offers[i] = new Offer();
str = input.readLine();
String[] strs = str.split(" ");
int intOfferItems = strs.length / 2;
offers[i].offerItems = new OfferItem[intOfferItems];
int old_price = 0;
for (int j = 0; j < intOfferItems; j++) {
offers[i].offerItems[j] = new OfferItem();
offers[i].offerItems[j].id = Integer.parseInt(strs[j * 2]);
offers[i].offerItems[j].count = Integer
.parseInt(strs[j * 2 + 1]);
old_price += offers[i].offerItems[j].count
* ((Integer) mapPrice
.get(offers[i].offerItems[j].id))
.intValue();
}
offers[i].old_price = old_price;
offers[i].new_price = Integer.parseInt(strs[strs.length - 1]);
}
} finally {
if (input != null)
try {
input.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public int getMinPrice() {
procMinPrice(mapQuantity);
return minPrice;
}
public void procMinPrice(HashMap mapQuantity) {
boolean 易做图 = true;
for (int i = 0; i < offers.length; i++) {
HashMap hashMap = getQuantityFromOffer(mapQuantity, i);
if (hashMap == null)
continue;
易做图 = false;
stackOffer.push(i);
procMinPrice(hashMap);
}
if (易做图) {
if (minPrice > ((Integer) mapQuantity.get(STR_PRICE)).intValue())
minPrice = ((Integer) mapQuantity.get(STR_PRICE)).intValue();
}
if(stackOffer.size()>0)
stackOffer.pop();
}
private HashMap getQuantityFromOffer(HashMap mapQuantity, int iOffer) {
if (offers[iOffer].new_price >= offers[iOffer].old_price)
return null;
HashMap hashMap = new HashMap(mapQuantity);
int price = ((Integer) hashMap.get(STR_PRICE)).intValue();
for (int i = 0; i < offers[iOffer].offerItems.length; i++) {
Integer integerCount = (Integer) hashMap
.get(offers[iOffer].offerItems[i].id);
if (integerCount == null)
return null;
int count = integerCount.intValue();
if (count > offers[iOffer].offerItems[i].count)
hashMap.put(offers[iOffer].offerItems[i].id, count
- offers[iOffer].offerItems[i].count);
else if (count == offers[iOffer].offerItems[i].count)
hashMap.remove(offers[iOffer].offerItems[i].id);
else
return null;
}
hashMap.put(STR_PRICE, price - offers[iOffer].old_price
+ offers[iOffer].new_price);
return hashMap;
}
class Offer {
OfferItem[] offerItems;
int new_price;
int old_price;
}
class OfferItem {
int id;
int count;
}
}
执行结果是：114。
上面的程序的关键也就是procMinPrice函数，递归搜索所有可能的适用offer。
其他的都是周边的读文件和算价钱，没有什么好说的。
上面程序有个严重问题，就是会重复计算适用的offer：比方说第一个offer适用，然后检测到第二个offer也适用，这样算出一个总价；但是，先检测第二个offer再检测第一个offer的时候，又重复计算了一遍（其实这次检测也是不应该的）。
所以，题目说用动态规划是对的，我没有用。我用的是暴力搜索整个树的根到叶子的路径。效率不高，但是结果总算是出来了。
要改进的话，应该加个offer哈希表（注意不是集合，因为offer是可以重复的），以这个offer哈希表作为递归函数的参数传递（或者是全局变量）。
上面这个改进方法是不是最好，我现在心里也没有底，重新拿起《算法导论》，研究一下后再回头来判断一下，看看怎么改进。
补充：Jsp教程,Java基础
