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#買書問題
#貪心演算法是失效的，5,3->5,4單個並不是最優的，這次選擇會影響下一次的選擇的
#比如反例：(5,5,5,3,3)貪心的策略為(5,5,5,3,3)--133.2,
#改進的貪心策略為(5,5,4,4,3)--132.8,
#而實際的最優的策略為(5,4,4,4,4)--132.4
#動態規劃多採用遞迴實現，但是遞迴的效能不是很好，有時間和空間的複雜度的占用
#注意遞迴的終止條件和迴圈變數的控制
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import copy
def buy_book_question(y1,y2,y3,y4,y5):
booklist=
booklist.sort(reverse=true)
y1,y2,y3,y4,y5=booklist[0],booklist[1],booklist[2],booklist[3],booklist[4]
# solution=00000
if len(booklist)==5:
if y1==y2==y3==y4==y5==0:
return 0
else:
if y5>=1:
x1=5*8*0.75+buy_book_question(y1-1,y2-1,y3-1,y4-1,y5-1)
# solution=y1*10000+y2*1000+y3*100+y4*10+y5
else:
x1=10**10
if booklist[3]>=1:
x2=4*8*0.8+buy_book_question(y1-1,y2-1,y3-1,y4-1,y5)
# solution=y1*10000+y2*1000+y3*100+y4*10+y5
else:
x2=10**10
if booklist[2]>=1:
x3=3*8*0.9+buy_book_question(y1-1,y2-1,y3-1,y4,y5)
# solution=y1*10000+y2*1000+y3*100+y4*10+y5
else:
x3=10**10
if booklist[1]>=1:
x4=2*8*0.95+buy_book_question(y1-1,y2-1,y3,y4,y5)
# solution=y1*10000+y2*1000+y3*100+y4*10+y5
else:
x4=10**10
if booklist[0]>=1:
x5=8+buy_book_question(y1-1,y2,y3,y4,y5)
# solution=y1*10000+y2*1000+y3*100+y4*10+y5
else:
x5=10**10
minval=min(x1,x2,x3,x4,x5)
# print solution
return minval
else:
return 0
def pass_reference_param(booklist):
print booklist
if __name__ == '__main__':
booklist=[5,5,5,3,3,[1,2,3,]]
minval=buy_book_question(5,5,5,3,3)
xx=xx=copy.copy(booklist)
print id(xx[5])
print id(booklist[5])
pass_reference_param()
print minval
print booklist
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