Java实现 LeetCode 638 大礼包（阅读理解题，DFS）

638. 大礼包

在LeetCode商店中，有许多在售的物品。

然而，也有一些大礼包，每个大礼包以优惠的价格捆绑销售一组物品。

现给定每个物品的价格，每个大礼包包含物品的清单，以及待购物品清单。请输出确切完成待购清单的最低花费。

每个大礼包的由一个数组中的一组数据描述，最后一个数字代表大礼包的价格，其他数字分别表示内含的其他种类物品的数量。

任意大礼包可无限次购买。

示例 1:输入: [2,5], [[3,0,5],[1,2,10]], [3,2]
输出: 14
解释:
有A和B两种物品，价格分别为¥2和¥5。
大礼包1，你可以以¥5的价格购买3A和0B。
大礼包2， 你可以以¥10的价格购买1A和2B。
你需要购买3个A和2个B， 所以你付了¥10购买了1A和2B（大礼包2），以及¥4购买2A。
示例 2:输入: [2,3,4], [[1,1,0,4],[2,2,1,9]], [1,2,1]
输出: 11
解释:
A，B，C的价格分别为¥2，¥3，¥4.
你可以用¥4购买1A和1B，也可以用¥9购买2A，2B和1C。
你需要买1A，2B和1C，所以你付了¥4买了1A和1B（大礼包1），以及¥3购买1B， ¥4购买1C。
你不可以购买超出待购清单的物品，尽管购买大礼包2更加便宜。
说明:最多6种物品， 100种大礼包。
每种物品，你最多只需要购买6个。
你不可以购买超出待购清单的物品，即使更便宜。

PS：
经典DFS，除了操作复杂以外，
简述题目：
三个list，第一个list是每个物品单价，
第二个list是大礼包详情，每个大礼包中最后一个为大礼包的价格，前面的是礼包中各个物品的数量，
第三个list是你需要购买的各个物品的数量

class Solution {//全局保存private List<Integer> global_needs, global_price;private List<List<Integer>> global_special;private int sum = 0, res = Integer.MAX_VALUE;public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) { global_needs = needs;global_special = special;global_price = price;find(0);return res;}private void find(int begin) { int temp_sum = sum;// 最坏的情况单价买for (int i = 0; i < global_needs.size(); ++i)sum += global_needs.get(i) * global_price.get(i); res = Math.min(res, sum);sum = temp_sum; for (int i = begin; i < global_special.size(); ++i) { List<Integer> cur_special = global_special.get(i); int special_num = cal_special_num(cur_special);  for (int j = 1; j <= special_num; ++j) { List<Integer> temp_needs = new ArrayList<>(global_needs); for (int k = 0; k < global_needs.size(); ++k)global_needs.set(k, global_needs.get(k) - cur_special.get(k) * j); sum += cur_special.get(global_needs.size()) * j;find(i + 1); global_needs = temp_needs; sum = temp_sum;}}}//最多需要多少private int cal_special_num(List<Integer> item) { int max = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < global_needs.size(); ++i) { if (global_needs.get(i) < item.get(i))return 0; if (item.get(i) != 0)max = Math.min(global_needs.get(i) / item.get(i), max);}return max;}
}

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