美团2025年校招笔试真题手撕教程（一）

一、题目

小基是美团外卖的忠实用户，他经常去美团外卖 app 上面点外卖，因为会员红包的性价比太高。现在小基点了若干道菜，他希望你计算一个订单的总价。你能帮帮他吗？

输入描述

第一行输入一个正整数 nnn，代表菜品总数。

第二行输入 nnn 个正整数 aia_iai​，代表每道菜的价格。

第三行输入两个正整数 xxx 和 yyy，xxx 代表满减的价格，yyy 代表红包的价格。

输出描述

一个正整数，代表小基最终应付的钱数。

样例1

输入：

1 2 3

4 10 20 10 20 25 10

输出：

1

25

说明：四个菜一共 60 元，满减减掉了 25 元，再用一个 10 元的红包，因此需要付 25 元。

二、分析

小基是美团外卖的忠实用户，他经常在美团外卖app上点外卖，因为会员红包的性价比太高。现在小基点了若干道菜，我需要帮他计算一个订单的总价。输入要求是第一行输入一个正整数n，代表菜品总数，第二行输入n个正整数a_i，代表每道菜的价格，第三行输入两个正整数x和y，x代表满减的价格，y代表红包的价格。输出是一个正整数，代表小基最终应付的钱数。

那我先得读取输入数据，第一行是n，第二行是价格列表，第三行是x和y。我得仔细分析输入数据的格式，确保能正确读取。对于输入数据中的正整数，我得用合适的类型来存储，比如列表来存储价格，整数来存储x和y。

接下来我得计算总价。这一步相对简单，把所有菜品价格加起来就行。我得遍历价格列表，累加每个价格，得到总价sum。这个过程要确保累加正确，处理好可能的数值范围问题，但一般情况下，菜品价格都是比较小的正整数，累加不会超过数据类型能表示的范围。

然后，我得应用优惠。满减和红包的优惠需要依次应用到总价上。首先，总价减去x，得到一个中间结果。这一步要确保减法操作正确，x的值要准确应用。接着，再用这个中间结果减去y，得到最终的应付金额。这里要注意，如果优惠后的金额小于0，那小基其实是不需要支付任何费用的，因为现实生活中不可能出现负数的支付金额。

我得考虑边界情况，比如当总价减去x和y之后得到一个负数，这时候应付金额应该是0。这就要求我在计算完总价并应用优惠后，要检查结果是否小于0，如果小于0，就将其设为0。这个判断和处理很关键，否则会出现不符合实际情况的负数结果。

最后是输出结果。我得确保输出的是一个正整数，不能出现小数或者其他异常情况。应用优惠后的金额可能为整数，也可能为负数（需要处理为0）。所以在输出之前，我要检查计算结果的合法性，确保输出的是正确的应付金额。

三、代码

# 读取输入数据
n = int(input())
prices = list(map(int, input().split()))
x, y = map(int, input().split())# 计算总价
total = sum(prices)# 应用满减和红包优惠
total -= x + y# 确保应付金额不为负数
if total < 0:total = 0# 输出结果
print(total)

这段代码完整地实现了计算小基在美团外卖订单最终应付金额的功能。首先，它读取了输入数据：菜品数量、菜价列表以及满减和红包优惠金额。然后，它计算了所有菜品的总价，并依次应用了满减和红包优惠。为了确保结果的合理性，代码还处理了应付金额可能为负数的情况，将其设为0。最后，代码输出了最终的应付金额。

四、发散

在解决小基计算美团外卖订单总价问题时，我们实际上运用了基本的数值计算和条件判断逻辑。下面从算法的角度进行科普，帮助你更深入地理解这类问题的解决思路和方法。算法，简单来说，就是一系列明确的指令或步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。在计算机科学领域，算法是编程的核心，它几乎渗透到了所有程序设计中。从简单如计算两个数的和，到复杂的人工智能深度学习模型，算法无处不在。

在本次问题中，我们主要涉及以下几个方面：

首先是对输入数据的读取和处理。在编程中，输入数据是算法执行的基础。根据输入数据的特性，选择合适的存储结构和读取方式进行数据的收集。在这个问题里，我们通过输入函数接收了三个部分的数据：菜品数量、菜价列表以及满减和红包优惠金额。为了便于后续计算，我们将菜价存储为列表，方便进行累加操作。然后是数值计算。计算总价就是对菜价列表中的所有元素进行累加求和。这涉及到循环结构的应用，遍历列表中的每个元素，并将其累加到一个初始为0的变量上。这一步看似简单，但在实际编程中，数值计算是基础且重要的一环，许多复杂的数学模型和数据分析都建立在准确的数值计算之上。

接下来是条件判断。在应用优惠后的金额可能存在小于0的情况，这时我们需要进行条件判断，如果结果小于0，则将其设为0。条件判断是算法中用于控制程序流程的重要手段，它允许程序根据不同的数据状态执行不同的操作。在实际应用中，条件判断广泛用于错误处理、分支逻辑实现等方面。此外，还涉及到输出结果的处理。算法的最终目标是得到一个解决方案或结果，输出结果是将算法的执行结果呈现给用户的关键步骤。在这里，我们将计算得到的应付金额输出，确保结果的正确性和可读性。

在更广泛的算法领域，有许多经典的算法和数据结构可以用于解决各种问题。例如，排序算法有冒泡排序、快速排序等，可以对数据进行有序排列；搜索算法包括线性搜索、二分搜索等，用于在数据集中查找特定元素。还有图算法，如最短路径算法（Dijkstra算法）、最小生成树算法（Kruskal算法、Prim算法）等，用于解决图结构相关的问题。算法的学习和应用需要不断地实践和思考。在编程中，我们可以通过解决各种实际问题来锻炼自己的算法思维能力。从简单的数值计算到复杂的业务逻辑实现，算法都能提供有效的解决方法。