这篇文章主要讲解了“如何使用贪心算法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何使用贪心算法”吧！
活动规则
客户购买 X 瓶酒，就可以用 Y 个空酒瓶来兑换一瓶新酒。
提示： X 和 Y 的取值如下： 1 <= X <= 100 2 <= Y <= 100 Y 值不固定，随机抽取。如果喝掉了酒瓶中的酒，那么酒瓶就会变成空的。
请你计算最多能喝到多少瓶酒。
示例 1：
输入：X = 9, Y = 3 输出：13 解释：你可以用 3 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 9 + 3 + 1 = 13 瓶酒。示例 2：
输入：X = 15, Y = 4 输出：19 解释：你可以用 4 个空酒瓶兑换 1 瓶酒。所以最多能喝到 15 + 3 + 1 = 19 瓶酒。示例 3：
输入：X = 5, Y = 5 输出：6示例 4：
输入：X = 2, Y = 3 输出：2解题思路
这道题难点有两个：第一，用多少个空瓶换一瓶酒是不固定的(随机的);第二，兑换的酒喝完之后还能继续参与兑换活动。因此要在满足这两个的前提条件下，计算自己最多能喝到几瓶。
可能有些朋友看到了本篇标题之后就知道了解题思路，没错，我们本文就是要用「贪心算法」来计算最终答案。同时这道题也符合贪心算法的解题思路，那就是有酒瓶就兑换、能兑换多少就兑换多少。
贪心算法
贪心算法(Greedy Algorithm)，又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。
贪心算法的实现框架
从问题的初始解出发：
while(能朝给定总目标前进一步)
{
利用可行的决策，求出一个可行解元素;
}
由所有解元素组合成问题的一个可行解。
注意：因为用贪心算法只能通过解局部最优解的策略来达到全局最优解，因此，一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略，找到的解是否一定是问题的最优解。
接下来我们就用代码来演示一下贪心算法的具体实现。
代码实现 1：贪心
首先我们先把全局问题转换成局部问题：当空瓶子能换一瓶酒的时候，我们就换一瓶酒，实现代码如下：
// 贪心1：用 + 和 - 实现 class Solution { public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) { // 最大酒瓶数 int total = numBottles; // 有酒瓶就兑换 while (numBottles >= numExchange) { // 执行一轮兑换 numBottles -= numExchange; ++total; // 兑换一次多一个酒瓶 ++numBottles; } return total; } }代码解析
实现思路：
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区
先把所有酒喝掉 int total = numBottles;
有足够的空瓶就去换一瓶酒，执行一次 while 循环;
在循环中，空瓶的数量 +1，能喝到酒的数量 +1;
执行下一次循环判断。
我们将以上代码提交至 LeetCode，执行结果如下：
代码实现 2：贪心改进
以上的贪心算法是一瓶酒一瓶酒进行循环兑换的，那我们可否每次将所有的空瓶子全部兑换完(可兑换的最大值)，然后将兑换的酒再喝完，再进行下一次兑换?
答案是肯定的，我们只需要使用取模和取余操作就可以实现了，具体代码如下：
// 贪心 2：用 / 和 % 实现 class Solution { public int numWaterBottles(int numBottles, int numExchange) { // 总酒瓶数 int total = numBottles; // 有酒瓶就兑换 while (numBottles >= numExchange) { // 最多可兑换的新酒 int n = numBottles / numExchange; // 累计酒瓶 total += n; // 剩余酒瓶(剩余未兑换 + 已兑换喝掉的) numBottles = numBottles % numExchange + n; } return total; } }我们将以上代码提交至 LeetCode，执行结果如下：
感谢各位的阅读，以上就是“如何使用贪心算法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何使用贪心算法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
