题目
有两个容量分别为 x升 和 y升 的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升 的水？
如果可以，最后请用以上水壶中的一或两个来盛放取得的 z升 水。
你允许：
- 装满任意一个水壶
- 清空任意一个水壶
- 从一个水壶向另外一个水壶倒水，直到装满或者倒空
示例 1: (From the famous "Die Hard" example)
输入: x = 3, y = 5, z = 4
输出: True
示例 2:
输入: x = 2, y = 6, z = 5
输出: False
解法一（暴力法）
思路：目标容量是通过当前两个瓶子相互减，通过递归相减遍历出所有可能组合的，没去探寻规律，因此称为暴力法，不过其搜索的方式也可以称为深度优先搜索。如果递归找到返回True，如果遍历所有可能后没找到，则返回False
- 如果目标大于两个瓶子容量和或目标为0，特殊处理
- 如果目标大于两个瓶子容量，则减去大容量作为新目标容量，即原目标容量是新目标容量加上大容量
- 递归里面不断通过x和y对当前差值进行处理
- 时间复杂度：O(x*y)
- 空间复杂度：O(x*y)
递归的写法，在测试用例数值比较大的时候会超出递归深度，因此最前面两行是修改了Python默认的递归深度。（如果不修改深度，超出深度的测试用例为：104597，104623，123）。
# author: [email protected]
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000)
class Solution:
def deIn(self,s,x,y,z,t):
if z == t:# 找到
return True
if s.__contains__(t):# 已经出现过，则不再递归
return False
s.add(t)
return self.deIn(s,x,y,z,abs(x-t)) or self.deIn(s,x,y,z,abs(y-t))
def canMeasureWater(self, x: int, y: int, z: int) -> bool:
if z > x + y:
return False
if z in (0,x,y):#简单特例
return True
if z > max(x,y):
z = z - max(x,y)
s = set()
return self.deIn(s,x,y,z,max(x,y)-min(x,y))
解法二（直线方程）
思路：由于每次倒水操作都是全部倒掉或者倒满，都可以看做是对x，y的整数次组合操作，即使用一个二元一次方程进行求解判断，将题目抽象为数学问题，可以理解为：
- 已知x，y，z三个正整数
- 判断是否存在两个整数a，b，使得线性方程可以满足：，即在以ab为变量构成的二维坐标系中，直线方程是否经过整数坐标
- a，b的约束条件为：不能同时大于等于1（同时等于1除外），即要检查的坐标点不考虑第一象限中（1,b)（a,1)的那一部分
在数论中有个贝祖定理，是这么说的：
- 若x，y是整数，且x和y的最大公约数为k，一定存在整数a和b，使得成立
- 进一步，等式有解的充要条件是：z是k的整数倍
- 另外，等式有解时必然有无穷多个整数解
从贝祖定理知道，本题目可以转换为判断，z是否能够整除x和y的最大公约数。
- ab的约束条件首先剔除（思路中的第3点）
- 辗转相除得到最大公约数
- 判断是否能整除最大公约数
class Solution:
# author: [email protected]
def canMeasureWater(self, x: int, y: int, z: int) -> bool:
if z > x + y:#剔除约束条件
return False
if z in (0,x,y):#简单特例
return True
x, y = max(x,y), min(x,y)
while y > 0:#辗转相除 得到 最大公约数
y, x = x % y, y
return z % x == 0
解法三（深度优先搜索）
思路：每次把每种可能的操作都执行一遍，如果满足条件则返回True，否则每次把操作结果存入栈，每次取栈顶元素后持续查找，直到将每次操作的可能性都遍历完，本算法使用栈来达到深度优先搜索算法，也可以使用队列来达到广度优先搜索算法。
每次操作最多有以下6种操作方式：
- 把X倒满
- 把Y倒满
- 把X倒空
- 把Y倒空
- 把X倒入Y，可能把X倒空，也可能把Y倒满
- 把Y倒入X，可能把Y倒空，也可能把X倒满
为了减少重复遍历，引入visited集合进行过滤来判断，这种方式跟解法一类似，也可以理解成暴力法，即基于具体规则的暴力破解。
本解法使用循环来代替递归，用于避免超出Python的默认最大递归深度，当然也可以类似解法一使用递归的方式实现，其时间和空间复杂度跟解法一一样。。
class Solution:
# author: [email protected]
def canMeasureWater(self, x: int, y: int, z: int) -> bool:
stack = [(0,0)]
visited = set()
while stack:
cx,cy = stack.pop()
if z in (cx,cy,cx+cy):
return True
if (cx,cy) in visited:
continue
visited.add((cx,cy)) #加入标签减少重复遍历
stack.append((x,cy))#1. 把X倒满
stack.append((cx,y))#2. 把Y倒满
stack.append((0,cy))#3. 把X倒空
stack.append((cx,0))#4. 把Y倒空
stack.append((cx-min(cx,y-cy),cy+min(y-cy,cx)))#5. 把X倒入Y，可能把X倒空，也可能把Y倒满
stack.append((cx+min(x-cx,cy),cy-min(cy,x-cx)))#6. 把Y倒入X，可能把Y倒空，也可能把X倒满
return False