1774. 最接近目标价格的甜点成本
你打算做甜点，现在需要购买配料。目前共有 n 种冰激凌基料和 m 种配料可供选购。而制作甜点需要遵循以下几条规则：
- 必须选择 一种 冰激凌基料。
- 可以添加 一种或多种 配料，也可以不添加任何配料。
- 每种类型的配料 最多两份 。
给你以下三个输入：
-
baseCosts ，一个长度为 n 的整数数组，其中每个 baseCosts[i] 表示第 i 种冰激凌基料的价格。 -
toppingCosts，一个长度为 m 的整数数组，其中每个 toppingCosts[i] 表示 一份 第 i 种冰激凌配料的价格。 -
target ，一个整数，表示你制作甜点的目标价格。
你希望自己做的甜点总成本尽可能接近目标价格 target 。
返回最接近 target 的甜点成本。如果有多种方案，返回 成本相对较低 的一种。
示例 1：
输入：baseCosts = [1,7], toppingCosts = [3,4], target = 10
输出：10
解释：考虑下面的方案组合（所有下标均从 0 开始）：
- 选择 1 号基料：成本 7
- 选择 1 份 0 号配料：成本 1 x 3 = 3
- 选择 0 份 1 号配料：成本 0 x 4 = 0
总成本：7 + 3 + 0 = 10 。
示例 2：
输入：baseCosts = [2,3], toppingCosts = [4,5,100], target = 18
输出：17
解释：考虑下面的方案组合（所有下标均从 0 开始）：
- 选择 1 号基料：成本 3
- 选择 1 份 0 号配料：成本 1 x 4 = 4
- 选择 2 份 1 号配料：成本 2 x 5 = 10
- 选择 0 份 2 号配料：成本 0 x 100 = 0
总成本：3 + 4 + 10 + 0 = 17 。不存在总成本为 18 的甜点制作方案。
示例 3：
输入：baseCosts = [3,10], toppingCosts = [2,5], target = 9
输出：8
解释：可以制作总成本为 8 和 10 的甜点。返回 8 ，因为这是成本更低的方案。
示例 4：
输入：baseCosts = [10], toppingCosts = [1], target = 1
输出：10
解释：注意，你可以选择不添加任何配料，但你必须选择一种基料。
提示：
-
n == baseCosts.length -
m == toppingCosts.length -
1 <= n, m <= 10 -
1 <= baseCosts[i], toppingCosts[i] <= 104 -
1 <= target <= 104
Solution
注意到数据范围很小，所以直接暴力即可。
注意判定的写法，因为要取最小的满足题意的值，所以要分两种情况。
代码(Dart)
class Solution {
int closestCost(List<int> baseCosts, List<int> toppingCosts, int target) {
int res = 20000;
for(int baseCost in baseCosts){
int a = dfs(baseCost, 0, toppingCosts, target);
if((a-target).abs() < (res-target).abs()||((a-target).abs() == (res-target).abs())&&a<res){
res = a;
}
}
return res;
}
int dfs(int cur, int idx, List<int> toppingCosts, int target){
int tmp = cur;
if(idx >= toppingCosts.length)return cur;
int a3 = dfs(cur + 2 * toppingCosts[idx], idx + 1, toppingCosts, target);
if((tmp - target).abs() > (a3 - target).abs()||((tmp - target).abs() == (a3 - target).abs()&&a3<tmp)){
tmp = a3;
}
int a2 = dfs(cur + toppingCosts[idx], idx + 1, toppingCosts, target);
if((tmp - target).abs() > (a2 - target).abs()||((tmp - target).abs() == (a2 - target).abs()&&a2<tmp)){
tmp = a2;
}
int a1 = dfs(cur, idx + 1, toppingCosts, target);
if((tmp - target).abs() > (a1 - target).abs()||((tmp - target).abs() == (a1 - target).abs()&&a1<tmp)){
tmp = a1;
}
return tmp;
}
}
同时，也可以用背包做，转化为01背包问题。