在Python中找到通过婴儿步和巨人步到达目标所需的最佳步数的程序

假设我们有一个查询列表Q，其中每个查询Q [i] 包含一个三元组[a_i，b_i和d_i]。假设我们最初在位置（0，0），则我们可以在一步中从某个位置（x1，y1）移动到（x2，y2），其中这两个点之间的欧几里德距离至少为a且最多为b。现在对于每个查询，我们必须找到从（0，0）到（d_i，0）所需的最小步数。

因此，如果输入如下：Q = [(2,3,1), (1,2,0), (3,4,11)]，则输出将为[2, 0, 3]，因为对于第一个查询，从（0，0）使用a = 2，我们可以走到 $\left(\frac{1}{2},\frac{\sqrt{15}}{2}\right)$ ，然后到（1，0），所以我们需要两步，所以输出为2，对于下一个查询，d为0，因此我们不需要移动任何步骤，因此输出为0。对于第三个查询，b = 4且a = 3，移动（0，0）到（4，0），然后到（8，0），然后到（11，0）。

为了解决此问题，我们将遵循以下步骤−

定义一个函数steps()。这将采取a，b，d
mmin：a和b的最小值
mmax：a和b的最大值
如果d为0，则
- 返回0
如果d为mmin或mmax，则
- 返回1
如果d < mmax，则
- 返回2
返回（d / mmax）的上限
从主方法中执行以下操作−
res：一个新的列表
对于Q中的每个q，执行以下操作
- （a，b，d）：= q
- 将步骤（a，b，d）的结果插入res的末尾
返回res

示例

让我们看一下以下实现，以获得更好的理解−

from math import ceil

def steps(a, b, d):
   mmin = min(a, b)
   mmax = max(a, b)
   if d is 0:
      return 0
   if d in [mmin, mmax]:
      return 1
   if d < mmax:
      return 2
   return ceil(d / mmax)

def solve(Q):
   res = []
   for q in Q:
      a, b, d = q
      res.append(steps(a, b, d))
   return res

Q = [(2,3,1), (1,2,0), (3,4,11)]
print(solve(Q))