解题思路报告
题目描述
小C来到了一个饭馆，这里有 n 道菜。每道菜有其对应的价格以及是否含有蘑菇的信息。我们的目标是帮助小C在满足以下条件的情况下，选出 k 道价格最低的菜：
- 最多选择 m 道含有蘑菇的菜；
- 如果无法选择出 k 道菜，则输出 -1。
输入示例：
- s = "001", a = [10, 20, 30], m = 1, k = 2 → 输出：30
- s = "111", a = [10, 20, 30], m = 1, k = 2 → 输出：-1
- s = "0101", a = [5, 15, 10, 20], m = 2, k = 3 → 输出：30
解题思路
为了解决该问题，我们需要通过合理的选择和排序来确保：
- 在选择 k 道菜时，所选菜品的总价格尽量低；
- 限制最多只能选择 m 道含有蘑菇的菜。
在实现过程中，我们可以按照以下步骤来设计算法：
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数据结构选择：
- 使用一个元组来存储每道菜的信息，其中每个元组包含两个值：菜的价格以及该菜是否含有蘑菇（用 0 表示没有蘑菇，1 表示有蘑菇）。这样可以方便地对菜品进行排序。
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排序操作：
- 为了保证选出的菜品价格尽可能低，我们将菜品按价格从低到高排序。
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选择菜品：
- 从排序后的菜品中开始选择。首先选择没有蘑菇的菜，然后在需要的情况下选择含有蘑菇的菜，但必须确保蘑菇菜品的数量不超过 m。
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检查可行性：
- 在选择过程中，若发现没有足够的菜品满足条件（例如剩余的菜品无法满足所选菜品数量或蘑菇数量超过限制），则输出 -1。
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计算总价格：
- 如果成功选择了 k 道菜，计算它们的总价格并输出。
具体过程
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输入转换：
- 将每道菜的价格和是否含有蘑菇的标志合并成一个元组列表，形成
(价格, 是否含蘑菇)的形式。
- 将每道菜的价格和是否含有蘑菇的标志合并成一个元组列表，形成
-
排序：
- 对菜品列表按照价格进行升序排序。
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菜品选择：
- 遍历排序后的列表，选择菜品并根据蘑菇数量限制进行判断：
- 如果菜品不含蘑菇，直接选择；
- 如果菜品含有蘑菇，只有在蘑菇菜品数量没有超过 m 时才能选择。
- 遍历排序后的列表，选择菜品并根据蘑菇数量限制进行判断：
-
结束条件：
- 一旦选择了 k 道菜，计算并返回总价格。如果无法选择到 k 道菜，返回 -1。
代码片段解析
def solution(s: str, a: list, m: int, k: int) -> int:
# 创建菜品列表，每个元素为(价格, 是否含蘑菇)
dishes = [(a[i], int(s[i])) for i in range(len(a))]
# 按照价格从低到高排序
dishes.sort()
total_price = 0 # 总价格
mushroom_count = 0 # 含蘑菇的菜品数量
selected_count = 0 # 已选择的菜品数量
# 遍历菜品列表，选择价格最小的k道菜
for price, has_mushroom in dishes:
if selected_count == k: # 已选择k道菜，停止
break
if has_mushroom == 1 and mushroom_count < m: # 如果菜含有蘑菇且蘑菇数量未超过限制
total_price += price
mushroom_count += 1
selected_count += 1
elif has_mushroom == 0: # 如果菜不含蘑菇，直接选择
total_price += price
selected_count += 1
# 如果未选择到k道菜，则返回-1
if selected_count < k:
return -1
return total_price
MarshCodeAI帮了我什么
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明确解题思路： MarshCodeAI通过分析题目给出了清晰的解题框架：首先将每道菜的信息存储在一个元组中，然后进行排序和选择。这个思路在编码时非常有帮助，避免了冗余的判断和计算。
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代码结构建议： MarshCodeAI建议使用元组存储菜品的价格和是否含蘑菇的信息，这种方式便于管理和处理数据，也使得排序操作更加简洁。
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边界条件处理： MarshCodeAI帮助我思考了如何处理边界情况，例如蘑菇菜品的数量超过限制，或者无法选择到 k 道菜时如何返回 -1。
总结
本题的核心在于合理选择菜品，同时要满足蘑菇数量的限制。通过将菜品按价格排序并逐一选择，结合蘑菇数量限制来优化选择策略，最终求得总价格或判断是否无法满足条件。通过 MarshCodeAI的帮助，思路更加清晰，代码结构更简洁，边界条件处理也更加完善。
