C语言经典算法之出售金鱼算法-Toy模板网

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前言

A.建议

B.简介

一代码实现

二时空复杂度

A.时间复杂度：

B.空间复杂度：

C.总结：

三优缺点

A.优点：

B.缺点：

四现实中的应用

前言

A.建议

1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。

2.建议读者学习算法的时候，自己手动一步一步地运行算法。

B.简介

关于出售金鱼的算法问题，是一个经典的逆向思维数学题。原题描述是这样的：小明将一缸金鱼分5次卖出，每次卖出规则如下：

第一次卖出全部的一半加1/2条。
第二次卖出余下数量的三分之一加1/3条。
第三次卖出剩余数量的四分之一加1/4条。
第四次卖出剩余数量的五分之一加1/5条。
最后剩下11条未卖出。

要求编写程序计算出原来鱼缸里共有多少条金鱼。

一代码实现

以下是一个使用C语言来解决这个问题的基本思路和伪代码：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double reverseCalculateFish(int remaining_fish) {
    int i;
    for (i = 5; i >= 1; --i) {
        double soldPortion = (remaining_fish + 1.0 / i) * i;
        // 将soldPortion向下取整为整数部分（即减去小数点后的部分）
        remaining_fish = (int)soldPortion - 1;
    }
    return remaining_fish * 2; // 因为第一次卖出的是总数的一半加1/2条
}

int main() {
    int initialFishCount;
    // 使用最后剩下的11条鱼作为起始条件进行逆向推算
    initialFishCount = reverseCalculateFish(11);
    printf("原来鱼缸中共有 %d 条金鱼。\n", initialFishCount);

    return 0;
}

上述代码中定义了一个reverseCalculateFish函数，它接收剩余金鱼的数量，并根据卖出规则反向计算上一次卖出前的数量。从已知的最后一次剩余11条开始，逐步向前推算，直到计算到最初的金鱼数量。

注意，在实际编程时，由于涉及浮点数运算和向下取整，可能需要对浮点数做适当的处理以确保正确地得到整数结果。在C语言中可以使用floor()函数或直接类型转换为整数实现这个过程。同时，由于题目中提到的数量关系可能会导致浮点误差，因此计算过程中应尽可能避免累积误差的影响。

二时空复杂度

上述算法是一个简单的迭代过程，用于逆向计算最初鱼缸中的金鱼数量。由于该算法仅涉及基本的算术运算和循环结构，其时空复杂度相对较低。

A.时间复杂度：

该算法中有一个从5开始递减到1的循环结构，循环次数固定为5次，因此时间复杂度是O(1)。这意味着不论输入数据规模如何变化（此处指剩余鱼的数量），算法执行的时间都是常数级别的。

B.空间复杂度：

算法中只使用了几个固定的变量（如i、remaining_fish和中间计算结果）来进行计算，并没有依赖于问题规模的数据结构存储额外信息。所以空间复杂度也是O(1)，即算法使用的额外空间不随问题规模的增长而增长。

C.总结：

总结起来，此出售金鱼问题的解决方案具有很好的时空效率，时间和空间复杂度均为常数级O(1)。

三优缺点

A.优点：

简洁性：该算法思路直接明了，采用逆向思维，通过循环逐次还原每次卖出前的鱼数量，不需要复杂的搜索或优化过程。
效率高：由于时间复杂度和空间复杂度都是O(1)，这意味着无论原始鱼缸中有多少条金鱼，算法都能在固定时间内完成计算，且占用的空间非常有限。
易于实现：仅用到基本的数学运算和控制结构（如for循环），无需高级的数据结构或者复杂的算法逻辑。

B.缺点：

特定场景：此算法是针对题目中特定规则设计的，对于更复杂、规则不明确或者非线性的销售情况则不适用，缺乏通用性。
数值精度：虽然在简单情况下浮点数运算能够得到正确结果，但在涉及大量连续除法和加法的实际情况中，可能因浮点数精度限制导致误差积累。尽管这个问题可以通过使用整数算术结合恰当的转换来避免，但如果题目扩展为更复杂的分数或小数，则需要特别注意数值稳定性问题。
无错误处理：该算法假设输入数据总是合法且符合题目的条件，即最后剩余的金鱼数量已知且在经过5次售卖后能正确逆推出初始数量。如果实际应用中存在数据异常或者售卖规则变化，算法没有包含相应的错误检测和处理机制。

四现实中的应用

“出售金鱼”问题所体现的算法本质上是一个逆向思维和逐步还原的过程，这种逻辑在现实中的应用是多样的：

资源分配与追踪：在供应链管理、库存管理和项目管理等领域中，当需要追溯一个物品或资源经过一系列操作后最初的状态时，可以借鉴这个算法的思路。例如，通过记录每次消耗或分配的数量以及额外的变动值，逆向计算出原始总量。
财务分析与审计：在财务分析中，如果知道公司资产在连续几个阶段后的余额及其各阶段的变化规则（如扣除一定比例费用并加上特定金额），可以采用类似的方法来反推初始资金数额。
编程教学与练习：这种问题常被用作数学逻辑训练和编程教育的题目，用于锻炼学生的逆向思考能力和递归/迭代解决问题的能力。
数据分析与预测修正：在数据处理过程中，有时需要根据当前结果回溯过去的情况，以校正模型参数或者调整预测模型。该算法提供了一种从已知结果出发进行反向推理的方法论基础。
游戏设计与开发：游戏中经常涉及生命值、资源点数等属性的变化，玩家可能需要根据最后剩余的数值去推测之前某个状态下的属性值，此算法可以帮助游戏开发者实现这一功能。