环形街道房屋统计：利用有限操作次数解决算法问题

问题描述:

假设你身处一个环形街道，街道上每座房屋的门都是关闭的。你拥有一个特殊的工具 Street，可以通过它执行以下操作：

void openDoor(): 打开当前房屋的门* void closeDoor(): 关闭当前房屋的门* boolean isDoorOpen(): 如果当前房屋的门是开着的返回 true，否则返回 false* void moveRight(): 向右移动到下一座房屋* void moveLeft(): 向左移动到上一座房屋

你的任务是：在已知你最多可以进行 k 次开门/关门操作的情况下，计算出街道上的房屋数量。

约束条件:

你无法直接获取房屋数量信息，只能通过 Street 工具提供的操作来进行判断。* 你需要保证使用的开门/关门操作次数不超过 k 次。

解题思路：贪心算法

初始化: 将房屋数量 count 初始化为 0。2. 遍历: 从第一座房子开始，依次遍历街道。3. 开门: 如果当前房屋的门是关闭的，并且你还有剩余的开门次数 (k > 0)，则： * 打开当前房屋的门 (street.openDoor())。 * 将房屋数量 count 加 1。 * 将剩余开门次数 k 减 1。4. 计数: 如果当前房屋的门是打开的，将房屋数量 count 加 1。5. 移动: 移动到下一座房屋 (street.moveRight())。6. 返回: 遍历完所有可达房屋后，返回统计的房屋数量 count。

**代码实现 (Python):**pythondef count_house(street: Street, k: int) -> int: count = 0 for _ in range(k): # 最多遍历 k 次 if not street.isDoorOpen(): street.openDoor() count += 1 k -= 1 if street.isDoorOpen(): count += 1 street.moveRight() return count

时间复杂度分析:

由于我们最多只能进行 k 次操作，并且每次操作都对应着常数时间复杂度，因此该算法的时间复杂度为 O(k)。

总结:

通过上述贪心算法，我们可以在有限的操作次数内，有效地解决环形街道房屋统计问题。这一算法思路清晰，代码简洁易懂，并且具备较优的时间复杂度，在实际应用中具有较高的实用价值。