LeetCode 每日 1 题：最接近目标价格的甜点成本开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战

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最接近目标价格的甜点成本

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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 <= $10^4$

思路分析

使用 dfs 来进行深度遍历；
循环遍历基料数组，如果其中有跟 target 相同的，则返回 target 即可，因为这是总成本跟target 一致，并且总成本最低的方案；
若没有，则使用 dfs 进行深度遍历，参数为当前下标，以及当前的成本；
做边界值判断，如果 index 大于配料的长度，那么为了防止数组越界则直接 return；
如果价格大于目标价格后，继续搜索则会使用总成本与 target 的差值更大，所以此时可以终止搜索；
如果价格小于目标价格，则可以继续搜索寻找与 target 更接近的总成本方案，继续搜索，需要搜索下一个下标 index+1，以及基料的价钱与0份、1份与2份为当前总成本的情况；
最终返回 sum 即可。

AC 代码

/**
 * @param {number[]} baseCosts
 * @param {number[]} toppingCosts
 * @param {number} target
 * @return {number}
 */
var closestCost = function(baseCosts, toppingCosts, target) {
    let sum = Infinity
    function dfs(index, currentSum){
        if(index > toppingCosts.length) { return }  //长度超过数组长度return
        /*大于目标价格 后，继续往下搜索只能使开销与target 的差值更大
         所以如果此时差值已经大于等于我们已有最优方案的差值，我们可以停止继续往下搜索*/
        if (Math.abs(sum - target) < currentSum - target) {  
            return
        } else if (Math.abs(sum - target) >= Math.abs(currentSum - target)) {
            if (Math.abs(sum - target) > Math.abs(currentSum - target)) {
                sum = currentSum
            } else {
                sum = Math.min(sum, currentSum)
            }
        }
        dfs(index + 1, currentSum + toppingCosts[index] * 2)
        dfs(index + 1, currentSum + toppingCosts[index] * 1)
        dfs(index + 1, currentSum)
    }

    for(let i = 0; i < baseCosts.length; i++){
        if(baseCosts[i] === target) { return target } //基准就是target直接返回
        dfs(0, baseCosts[i])   //dfs(当前下标，当前的和是多少)
    }
    return sum
};

结果：

执行结果：通过
执行用时：80 ms, 在所有 JavaScript 提交中击败了55.00%的用户
内存消耗：47.1 MB, 在所有 JavaScript 提交中击败了25.00%的用户
通过测试用例：89 / 89

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