# 1774. 最接近目标价格的甜点成本

你打算做甜点,现在需要购买配料。目前共有 n 种冰激凌基料和 m 种配料可供选购。而制作甜点需要遵循以下几条规则:

  • 必须选择 一种 冰激凌基料。
  • 可以添加 一种或多种 配料,也可以不添加任何配料。
  • 每种类型的配料 最多两份 。

给你以下三个输入:

  • baseCosts ,一个长度为 n 的整数数组,其中每个 baseCosts [i] 表示第 i 种冰激凌基料的价格。
  • toppingCosts,一个长度为 m 的整数数组,其中每个 toppingCosts [i] 表示 一份 第 i 种冰激凌配料的价格。
  • target ,一个整数,表示你制作甜点的目标价格。
    你希望自己做的甜点总成本尽可能接近目标价格 target 。

返回最接近 target 的甜点成本。如果有多种方案,返回 成本相对较低 的一种。

示例 1:

输入:baseCosts = [1,7], toppingCosts = [3,4], target = 10
输出:10
解释:考虑下面的方案组合(所有下标均从 0 开始):
- 选择 1 号基料:成本 7
- 选择 1 份 0 号配料:成本 1 x 3 = 3
- 选择 0 份 1 号配料:成本 0 x 4 = 0
总成本:7 + 3 + 0 = 10 。

示例 2:

输入:baseCosts = [2,3], toppingCosts = [4,5,100], target = 18
输出:17
解释:考虑下面的方案组合(所有下标均从 0 开始):
- 选择 1 号基料:成本 3
- 选择 1 份 0 号配料:成本 1 x 4 = 4
- 选择 2 份 1 号配料:成本 2 x 5 = 10
- 选择 0 份 2 号配料:成本 0 x 100 = 0
总成本:3 + 4 + 10 + 0 = 17 。不存在总成本为 18 的甜点制作方案。

示例 3:

输入:baseCosts = [3,10], toppingCosts = [2,5], target = 9
输出:8
解释:可以制作总成本为 8 和 10 的甜点。返回 8 ,因为这是成本更低的方案。

示例 4:

输入:baseCosts = [10], toppingCosts = [1], target = 1
输出:10
解释:注意,你可以选择不添加任何配料,但你必须选择一种基料。

提示:

  • n == baseCosts.length
  • m == toppingCosts.length
  • 1 <= n, m <= 10
  • 1 <= baseCosts[i], toppingCosts[i] <= $10^4$
  • 1 <= target <= $10^4$

# 题解

class Solution {
public:
int closestCost(vector<int>& baseCosts, vector<int>& toppingCosts, int target) {
int x = *min_element(baseCosts.begin(), baseCosts.end());
if (x >= target) {
return x;
}
vector<bool> can(target + 1, false);
int res = 2 * target - x;
for (auto& b : baseCosts) {
if (b <= target) {
can[b] = true;
} else {
res = min(res, b);
}
}
for (auto& t : toppingCosts) {
for (int count = 0; count < 2; ++count) {
for (int i = target; i; --i) {
if (can[i] && i + t > target) {
res = min(res, i + t);
}
if (i - t > 0) {
can[i] = can[i] | can[i - t];
}
}
}
}
for (int i = 0; i <= res - target; ++i) {
if (can[target - i]) {
return target - i;
}
}
return res;
}
};

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O (target*m)$
  • 空间复杂度:$O (target)$