小C点菜问题

用 Python 解决小 C 点菜问题：高效计算菜品数量

在日常生活中，像小 C 点菜这样的场景十分常见，而通过 Python 编程可以快速解决此类问题。在小 C 点菜的情境中，已知餐馆有n道菜，每道菜的售价为w[i]，小 C 只点单价不超过m的菜且要求点的菜价格相同，需要计算小 C 最多能点多少道菜。

首先，我们可以使用 Python 中的循环和条件判断来解决这个问题。以下是一种可能的实现方式：

def max_dishes(w, m):
    count = 0
    max_count = 0
    for price in w:
        if price <= m:
            count += 1
            max_count = max(max_count, count)
        else:
            count = 0
    return max_count

# 示例用法
w = [3, 5, 2, 8, 1, 4, 2]
m = 4
print(max_dishes(w, m))

在上述代码中，定义了max_dishes函数，它接受菜品价格列表w和价格上限m作为参数。在函数内部，使用count变量来记录当前连续不超过m的菜品数量，max_count变量则用于记录最多的菜品数量。通过遍历价格列表w，如果菜品价格小于等于m，则count加 1，并更新max_count；如果价格超过m，则将count重置为 0。最后，返回max_count，即小 C 最多能点的菜品数量。

除了这种基本的实现方式，还可以考虑对价格列表进行排序，这样可以在遍历过程中更快地跳过超过价格上限的菜品。例如：

def max_dishes_sorted(w, m):
    w.sort()
    count = 0
    max_count = 0
    for price in w:
        if price <= m:
            count += 1
            max_count = max(max_count, count)
        else:
            break
    return max_count

# 示例用法
w = [3, 5, 2, 8, 1, 4, 2]
m = 4
print(max_dishes_sorted(w, m)) 

在这个改进后的版本中，先对价格列表进行排序，然后在遍历过程中一旦遇到价格超过m的菜品，就直接退出循环，因为后续的菜品价格只会更高。

此外，如果需要考虑菜品价格的分布情况，还可以使用 Python 的数据统计模块来分析价格的频率分布等信息，以便更好地理解菜品价格的特点，进一步优化点菜策略。例如：

import collections

def price_distribution(w):
    counter = collections.Counter(w)
    for price, freq in counter.items():
        print(f"价格 {price} 的菜品有 {freq} 道")

# 示例用法
w = [3, 5, 2, 8, 1, 4, 2]
price_distribution(w) 

通过以上 Python 代码的实现和分析，我们可以高效地解决小 C 点菜的问题，并根据不同的需求和场景进行灵活的扩展和优化。无论是简单的计算菜品数量，还是深入分析价格分布，Python 都提供了强大的工具和方法来帮助我们做出更好的决策。