问题描述
在一场经典的德州扑克游戏中，有一种牌型叫做“葫芦”。“葫芦”由五张牌组成，其中包括三张相同牌面值的牌 aa 和另外两张相同牌面值的牌 bb。如果两个人同时拥有“葫芦”，我们会优先比较牌 aa 的大小，若牌 aa 相同则再比较牌 bb 的大小。
在这个问题中，我们对“葫芦”增加了一个限制：组成“葫芦”的五张牌牌面值之和不能超过给定的最大值 maxmax。牌面值的大小规则为：A > K > Q > J > 10 > 9 > ... > 2，其中 A 的牌面值为1，K 为13，依此类推。
给定一组牌，你需要找到符合规则的最大的“葫芦”组合，并输出其中三张相同的牌面和两张相同的牌面。如果找不到符合条件的“葫芦”，则输出 “0, 0”。
解答代码如下：
def solution(n, max, array):
# 统计每种牌面值的数量
count = {}
for card in array:
if card == 1: # 将A的牌面值设为14
card = 14
if card in count:
count[card] += 1
else:
count[card] = 1
# 对牌面值进行排序，从大到小
sorted_cards = sorted(count.keys(), reverse=True)
# 遍历排序后的牌面值，尝试找到符合条件的“葫芦”组合
for a in sorted_cards:
if count[a] >= 3:
for b in sorted_cards:
if a != b and count[b] >= 2:
a1=a
if a==14:
a1=1
b1=b
if b==14:
b1=1
# 检查组合的牌面值之和是否不超过给定的最大值
if (3 * a1 + 2 * b1) <= max:
return [a1, b1]
# 如果没有找到符合条件的“葫芦”组合，返回 [0, 0]
return [0, 0]
if __name__ == "__main__":
# Add your test cases here
print(solution(44, 36, [6, 6, 6, 8, 8, 8, 5, 5, 1]) == [8, 5])
print(solution(9, 37, [9, 9, 9, 9, 6, 6, 6, 6, 13]) == [6, 9])
print(solution(9, 40, [1, 11, 13, 12, 7, 8, 11, 5, 6]) == [0, 0])
一、问题理解
首先明确什么是“最大葫芦”需给出具体的葫芦定义，比如可能是由一系列数字组成的特定形状结构，或者是在特定规则下的某种对象组合。假设这里是在一组数字序列中，以特定规则形成的葫芦结构，且最大葫芦意味着其具有最大的某个属性值，比如面积、体积等。
二、解题思路
1. 定义葫芦结构
明确葫芦的具体构成方式，例如可能是由连续的数字组成特定的形状，或者满足特定的数学关系。 确定用于衡量葫芦大小的指标，比如可能是包含的数字总和、乘积等。 2. 遍历搜索
对于给定的数字序列，可以采用不同的遍历方式来寻找葫芦。 可以从序列的第一个数字开始，逐步向后扩展，检查是否能形成葫芦结构。 也可以考虑从不同的位置开始遍历，以确保找到所有可能的葫芦。 3. 比较大小
在找到每个葫芦后，计算其大小指标。 将当前找到的葫芦大小与已记录的最大葫芦大小进行比较。 如果当前葫芦更大，则更新最大葫芦的记录。
三、算法分析
1. 时间复杂度
遍历搜索的时间复杂度取决于数字序列的长度和葫芦结构的复杂程度。 如果采用简单的线性遍历方式，时间复杂度通常为 O(n^k)，其中 n 是数字序列的长度，k 是葫芦结构的复杂程度相关的因子。 例如，如果葫芦结构需要检查连续的多个数字，那么 k 可能与检查的数字个数有关。 2. 空间复杂度
主要取决于存储最大葫芦的空间需求。 如果只需要记录最大葫芦的大小指标和位置信息，空间复杂度通常为 O(1)。 如果需要存储所有找到的葫芦以便后续分析，空间复杂度可能会随着葫芦数量的增加而增加。 3. 优化方向
可以考虑使用一些优化策略来降低时间复杂度。 例如，可以利用动态规划的思想，记录中间结果，避免重复计算。 对于特定类型的葫芦结构，可以设计更高效的搜索算法，如分支限界法等。
总之，寻找最大葫芦的问题需要根据具体的葫芦定义和问题要求来选择合适的解题思路和算法，并可以通过优化策略来提高算法的效率。
