分金块问题数据结构与核心算法的设计描述、函数调用及主函数设计、主要算法流程图等。
时间: 2023-05-25 15:03:18 浏览: 76
1. 数据结构的设计描述:
为了解决分金块问题,我们需要设计以下数据结构:
1)一个数组arr,表示每个金矿的含金量。
2)一个数组people,表示每个金矿需要的工人数量。
3)一个函数getMaxGold(int w, int n, int[] people, int[] arr),其中w表示工人数量,n表示金矿数量,通过传入的金矿含金量和需要的工人数量计算出可以获得的最大金矿数量。
4)一个二维数组dp,表示在当前工人数量和前i个金矿的情况下可以获得的最大金矿数量。
2. 核心算法的设计描述:
1)当金矿数量为1时,只需要判断当前工人数量和所需工人数量的关系即可。
2)当金矿数量大于1时,分为两种情况:
(1)当前工人数量小于所需工人数量,无法获得任何金矿。
(2)当前工人数量大于等于所需工人数量,可以选择挖这个金矿或放弃这个金矿,取这两种情况中获得最多金矿数量的方案。
3)将以上两种情况进行递归求解,最终得到可以获得的最大金矿数量。
3. 函数调用及主函数设计:
主函数需要调用getMaxGold函数,并传入工人数量、金矿数量、金矿需要工人数量数组和金矿含金量数组。主函数的设计如下:
public static void main(String[] args) {
int w = 10;
int n = 5;
int[] people = {5, 4, 3, 2, 1};
int[] arr = {400, 500, 200, 300, 350};
int maxGold = getMaxGold(w, n, people, arr);
System.out.println("可以获得的最大金矿数量为:" + maxGold);
}
4. 算法流程图:
以下是分金块问题的主要算法流程图:
start->enter input data->getMaxGold(w, n, people, arr)->judge whether n equals to 1->if yes, judge whether w is enough, if yes return arr[0], if no return 0->back to getMaxGold->if n greater than 1, judge whether w is enough for the last mine->if no, return getMaxGold(w, n-1, people, arr) recursively->if yes, return the bigger one between getMaxGold(w, n-1, people, arr) and getMaxGold(w-people[n-1], n-1, people, arr)+arr[n-1]->end.