¿Alguna vez te has preguntado cómo optimizar tus compras aprovechando descuentos escalonados? La solución podría ser más algorítmica de lo que imaginas. 🛍️
🔮 Enunciado del Problema
Lisa, una aficionada al chocolate, se encuentra ante una tentadora oferta en su tienda predilecta. Con motivo del Día del Chocolate, la tienda ofrece descuentos progresivos:
- El primer chocolate se vende al
price(precio de partida) definido. - Cada chocolate sucesivo disminuye su valor en
discount(descuento), pero nunca por debajo demin_price(precio mínimo). - Lisa dispone de un
budget(presupuesto) limitado para sacarle el máximo provecho a la promoción.
El desafío consiste en determinar cuántos chocolates puede adquirir Lisa con su presupuesto, considerando la estrategia de descuentos aplicada.
Parámetros:
price(int): Precio inicial del primer chocolate.discount(int): Descuento aplicado a cada chocolate comprado.min_price(int): Precio mínimo que puede alcanzar el chocolate.budget(int): Presupuesto total disponible para la compra.
Ejemplos:
>>> day_of_chocolate(20, 3, 6, 80)
6
>>> day_of_chocolate(20, 3, 6, 85)
7
>>> day_of_chocolate(88, 4, 1, 1000)
20🧩 Resolución Paso a Paso
Para ayudar a Lisa a maximizar su compra de chocolates, necesitamos simular el proceso de compra, actualizando el precio de cada chocolate y el presupuesto restante hasta que ya no pueda permitirse otro.
Comenzamos inicializando la variable chocolates en cero. Esta variable actuará como nuestro contador de chocolates comprados, aumentando con cada compra exitosa.
chocolates = 0El corazón de la solución reside en el bucle while, que simula iterativamente la compra de chocolates mientras Lisa tenga suficiente presupuesto para adquirir al menos uno al precio actual.
while budget >= price:Dentro del bucle, descontamos el precio del chocolate del presupuesto de Lisa y actualizamos el contador de chocolates comprados. 🍫
budget -= price
chocolates += 1La pieza clave es la actualización del precio del chocolate para la siguiente iteración. Reducimos el precio en el valor del descuento, pero nos aseguramos de que nunca sea menor que el precio mínimo establecido. La función max() nos ayuda a lograr esto, garantizando que el precio se mantenga dentro de los límites definidos.
price = max(price - discount, min_price)Finalmente, cuando Lisa ya no puede permitirse otro chocolate, el bucle termina y devolvemos el número total de chocolates que pudo comprar.
Solución completa:
def day_of_chocolate(price, discount, min_price, budget):
"level: medium; points: 4"
chocolates = 0
while budget >= price:
budget -= price
chocolates += 1
price = max(price - discount, min_price)
return chocolates🧠 Conceptos Clave
La solución se basa en la iteración controlada a través de un bucle while. Este tipo de bucle es fundamental cuando necesitamos repetir un bloque de código hasta que se cumpla una condición específica, en este caso, que el presupuesto de Lisa sea suficiente para comprar un chocolate.
La actualización dinámica del precio es otro concepto clave. Utilizamos la función max() para garantizar que el precio del chocolate nunca caiga por debajo del precio mínimo. Esta función toma dos argumentos y devuelve el mayor de los dos. En nuestro caso, compara el precio descontado con el precio mínimo y devuelve el valor más alto, asegurando que el precio se mantenga dentro de los límites permitidos. Este es un buen ejemplo de cómo las restricciones del mundo real pueden ser modeladas con funciones matemáticas sencillas.
El uso de un contador (chocolates) es esencial para realizar un seguimiento del número de chocolates comprados. El contador se incrementa en uno cada vez que Lisa compra un chocolate, lo que nos permite determinar el número total de chocolates que pudo adquirir al final del proceso.
¿Sabías que el concepto de “precio mínimo” se utiliza ampliamente en la teoría de juegos y economía para modelar estrategias de precios y competencia en el mercado?
💫 Reflexiones Finales
La solución presentada es eficiente y concisa, pero podría optimizarse aún más si consideramos escenarios con presupuestos extremadamente grandes y descuentos pequeños. En tales casos, podríamos explorar el uso de fórmulas matemáticas para calcular directamente el número de chocolates que se pueden comprar sin necesidad de iterar a través de cada compra individual.
Este problema ilustra cómo los conceptos de programación pueden aplicarse para resolver problemas cotidianos, desde optimizar compras hasta modelar escenarios económicos. La clave reside en la capacidad de descomponer un problema complejo en pasos más pequeños y manejables, y luego implementar una solución algorítmica que simule el proceso de toma de decisiones.
¿Te ha gustado desentrañar este problema chocolatero? ¡No te quedes con las ganas! Explora otros artículos de programación en nuestro blog y descubre cómo la lógica algorítmica puede transformar tu forma de abordar los desafíos del mundo real. ¡A programar se ha dicho! 🚀