深さ優先探索＆テーマ別-638をバックトラックのLeetcode。シュプレー（ショッピングオファー）

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LeetCode店では、販売中の多くの項目があります。

しかし、いくつかの酒宴、記事のグループを束ねる価格のため、各まくるがあります。

各項目の現在のリストの価格を考えると、各ギフトパッケージはアイテムだけでなく、なるように、あなたの購入のリストが含まれています。希望リストの正確なコストの最小出力を完了してください。

各パッケージは、大きなアレイは、データの集合によって記述される、最後の番号が大きいパッケージの価格を表し、他のデジタルアイテムの他のタイプの数は、図に含まれています。

どれまくるは無制限購入することができます。

実施例 1 ：

入力：[ 2,5]、[3,0,5]、[1,2,10]、[3,2 ] 
出力： 14 
説明：
AとBの二つの財の価格¥2、¥ 5 。
シュプレー、あなたは¥5の3Aおよび0B価格を購入することができます。
シュプレー2は、あなたは、¥10の価格で1Aと2Bを購入することができます。
あなたは3 A及びB 2を購入する必要があるので、あなたは後で1Aと2B（まくる2）,. 4以降¥2A用¥10を支払います。
実施例 2 ：

入力：[ 2,3,4]、[1,1,0,4]、[2,2,1,9]、[1,2,1 ] 
出力： 11の
説明：
A、Bを、Cの価格が¥た 2、¥3、¥4。
図1A及び図1Bあなたは、¥4を購入することができ、また¥9と図2A、図2B、及び図1Cを購入することができます。
あなたは¥4は、図1Aおよび図1B（まくる）を購入し、¥3購入1B、¥4購入1C支払うので、1A、2Bおよび図1Cを購入する必要があります。
あなたは安いまくる2を購入するものの、項目のウィッシュリストを超えて購入することはできません。
説明：

商品の6種類、100種類まくるまで。
各項目は、あなただけの6の最大値を購入する必要があります。
あなたは、アイテムの希望リストを超えても、安く購入することはできません。

分析：

与えられたN個の商品は、数が最低価格を購入する方法を見つける必要がM N + 1ののパックの長さが与えられ、各項目を保存するためにNリストの長さを与えられました。

例例1を参照してください。

この問題は、に変換することができます。

1、最初に私が最も少数のパックで購入できることがわかりますか？

最大にパッケージ0注文書を購入2、倍の0-最大数は、購入するサイクル、

　　たとえば、私は2つまで購入することができますパッケージは、その後、私DFSは、以下のステップに入りました。

　　> B後のパック - 後で0用のパッケージ
　　後で1用のパッケージ - >以降のBはパック
　　後で2のパッケージ - >以降のBはパック

図3は、リストのサイクルパックの一番最後に、行方不明、及び商品の不足、その単価はそれを購入している製品を確認してください。

4、および最後に、合計金額を算出し、最小値を求めます。

ACコード：

クラスソリューション{
     INT ANS = Integer.MAX_VALUEで、
    公共 int型 shoppingOffers（一覧<整数>価格、リスト<リスト<Integer型>>特別、一覧<整数> ニーズ）{
         場合（price.size（）== 0 ||価格== nullの）リターン 0 ; 
        DFS（価格、特別、ニーズ、 0,0 ）;
        戻るANSを。
    } 
    パブリック 無効 DFS（一覧<整数>価格、リスト<リスト<Integer型>>特別、一覧<整数>ニーズ、int型のステップ、int型のお金）{
         場合（ステップ> = {special.size（））
             について（int型 i = 0; iがneeds.size（）を<; Iは++ ）{ 
                お金 + = needs.get（I）* price.get（I）。
            } 
            ANS = Math.min（ANS、お金）。
            返します。
        } 
        
        リスト <整数>パック= special.get（ステップ）。
        int型値= pack.get（pack.size（） - 1 ）。
        int型 MAXNUM = Integer.MAX_VALUEで、
        以下のために（int型 i = 0; i）は（needs.sizeを<; iは++ ）{
             場合（！pack.get（I）= 0 ）{
                 int型 TEMP = needs.get（I）/pack.get（I）; 
                MAXNUM = Math.min（MAXNUM、TEMP）。
            } 
        } 
        のために（int型 i = 0; I <= MAXNUM; iは++ ）{ 
            リスト <整数> TEMP = 新規のArrayList <> （ニーズ）。
            用（INT J = 0; J <needs.size（）; J ++ ）{ 
                needs.set（J、needs.get（J） -i * pack.get（J））。
            } 
            int型のコスト=私は* 値を、
            もし（お金+コスト< ANS）{ 
                DFS（価格、特別なニーズ、ステップ + 1、お金+ コスト）。
            }
            ニーズ = 新しい ArrayListを<> （TEMP）。
        } 
        
        
    } 
}

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