商店促销优惠策略最小费用计算

在本课程设计报告中，学生针对"商店促销活动中的付费问题"进行了深入研究。商店的促销策略涉及到多种商品组合优惠，如花以3朵为一组降价1元，2只花瓶加1朵花以10元出售，或者买5个牙刷赠送1个等。任务是编写一个程序，帮助收银员计算顾客在满足所有优惠条件下的最低费用，考虑到顾客可以使用各种优惠券无限次。 核心知识点包括： 1. 数据结构设计：优惠方案需要通过数据结构来存储，比如使用树（如二叉树或图的子树结构）进行表示，每个节点代表一个优惠组合，子节点代表优惠组合内的商品和相应的折扣。孩子表示法在这里被用来表示优惠方案的层次关系，方便后续的遍历和查找。 2. 优惠方案存储：优惠方案A、B、C、D分别对应不同的优惠规则，如A优惠方案对应的是一个价格降低1元的三朵花组合，这些方案存储在树的节点中，每种方案的优惠条件和价格作为节点属性。 3. 动态规划或深度优先搜索算法：解决问题的关键在于如何有效地遍历和选择最优优惠组合。可以采用动态规划的方法，通过计算每种可能组合的最小费用，逐步构建最优解。另一种方法是使用深度优先搜索，通过递归地探索所有可能的优惠路径，找到最低费用的路径。 4. 遍历与查找：为了确定顾客的最终费用，需要对所有的优惠组合进行遍历。这可以通过先序遍历（根节点-左子节点-右子节点）实现，同时记录每个优惠方案的使用次数。在遍历时，每次找到更优的优惠组合时，更新当前的最佳费用和优惠方案使用次数。 5. 输入输出处理：程序的输入包括100种商品的价格列表和顾客的购物清单，以及一系列优惠组合描述。输出则是顾客在满足所有优惠条件下，每种商品的实际购买数量、使用了多少种优惠方案以及最低总费用。 在实现过程中，需要注意的问题有：优化代码以处理大量可能的优惠组合；确保算法的效率，尤其是在处理大规模数据时；以及正确解读优惠规则，避免出现错误的优惠组合应用。 这个课程设计项目要求学生运用数据结构、算法和编程技巧，解决实际商业促销场景中的优化问题，不仅锻炼了他们的编程能力，也提升了对问题分析和优化的理解。