小P的故事——神奇的换零钱

本文详细解析了一道经典的零钱兑换问题,通过使用递推式完全背包算法来求解将任意金额N兑换为1元、2元、3元硬币的不同组合方式的数量。文章提供了两种不同的实现方法,并对比了它们的时间效率。

think:
1上午比赛自己一直卡在了这个题目上,自己一直在用递推的方法找递推方程,下午补题问身边同学是要用递推式完全背包来做,因为递推的子问题是有序的,而这个题目其子问题是无序的,而且符合一种最优子结构
2题目需要特别注意的是提示了输入数据超过了32000组,如果按照每个输入数据都开始按照动态转移方程重新计算更新的话会超时,因此建议开始输入前将所有可能数据的情况统一计算,之后直接输出对应的数据就行
3自己还有不明白的地方就是为什么这个题目要把dp[0] = 1, 但是如果不是把dp[0] = 1的话,按照dp[1] = 1, dp[2] = 2, dp[3] = 3的话就会有数据重复计算,自己用代码尝试了一下,发现后台并没有评判n = 0的情况,呃,这里是自己错了,题目提示说了N是正整数,引以为戒,以后审题一定要细心,衷心感谢,谢谢

小P的故事——神奇的换零钱
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB

Problem Description
已知A国经济很落后,他们只有1、2、3元三种面值的硬币,有一天小P要去A国旅行,想换一些零钱,小P很想知道将钱N兑换成硬币有很多种兑法,但是可惜的是他的数学竟然是体育老师教的,所以他不会啊、、、他只好求助于你,你可以帮他解决吗?
提示:输入数据大于32000组。

Input
每行只有一个正整数N,N小于32768。

Output
对应每个输入,输出兑换方法数。

Example Input
100
1500

Example Output

884
188251

Hint

Author
xfl

以下为accepted代码——dp[0] = 1, n = 0输出1

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int n, i, j, c[] = {1, 2, 3};
    int dp[40000];
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    dp[0] = 1;
    for(i = 0; i < 3; i++)
    {
        for(j = c[i]; j <= 32768; j++)
        {
            dp[j] = dp[j] + dp[j-c[i]];
        }
    }
    while(scanf("%d", &n) != EOF)
    {
        printf("%d\n", dp[n]);
    }
    return 0;
}
/* 判断为递推式完全背包的依据:递推通常表现为子问题有序性,即子问题内顺序不同即可认为方案不同,例如上台阶问题中先上一节台阶再上两节台阶和先上两节台阶再上一节台阶属于不同方案,而在本题目,把3元钱先换给1元钱再换给2元钱,与把三元钱先换给2元钱再换给1元钱属于同一方案*/






/***************************************************
User name: 
Result: Accepted
Take time: 16ms
Take Memory: 256KB
Submit time: 2017-02-18 15:29:38
****************************************************/

以下为accepted代码——n = 0输出0

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int n, i, j, c[] = {1, 2, 3};
    int dp[40000];
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    dp[0] = 1;
    for(i = 0; i < 3; i++)
    {
        for(j = c[i]; j <= 32768; j++)
        {
            dp[j] = dp[j] + dp[j-c[i]];
        }
    }
    while(scanf("%d", &n) != EOF)
    {
        if(n != 0)
            printf("%d\n", dp[n]);
        else
            printf("0\n");
    }
    return 0;
}
/* 判断为递推式完全背包的依据:递推通常表现为子问题有序性,即子问题内顺序不同即可认为方案不同,例如上台阶问题中先上一节台阶再上两节台阶和先上两节台阶再上一节台阶属于不同方案,而在本题目,把3元钱先换给1元钱再换给2元钱,与把三元钱先换给2元钱再换给1元钱属于同一方案*/






/***************************************************
User name: 
Result: Accepted
Take time: 16ms
Take Memory: 260KB
Submit time: 2017-02-18 15:38:12
****************************************************/

以下为time limit exceeded——重复计算

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    int n, i, j, c[] = {1, 2, 3};
    int dp[40000];
    /*memset(dp, 0, sizeof(dp));
    dp[0] = 1;
    for(i = 0; i < 3; i++)
    {
        for(j = c[i]; j <= 32768; j++)
        {
            dp[j] = dp[j] + dp[j-c[i]];
        }
    }*/
    while(scanf("%d", &n) != EOF)
    {
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        dp[0] = 1;
        for(i = 0; i < 3; i++)
        {
            for(j = c[i]; j <= n; j++)
            {
                dp[j] = dp[j] + dp[j-c[i]];
            }
        }
        printf("%d\n", dp[n]);
    }
    return 0;
}
/* 判断为递推式完全背包的依据:递推通常表现为子问题有序性,即子问题内顺序不同即可认为方案不同,例如上台阶问题中先上一节台阶再上两节台阶和先上两节台阶再上一节台阶属于不同方案,而在本题目,把3元钱先换给1元钱再换给2元钱,与把三元钱先换给2元钱再换给1元钱属于同一方案*/






/***************************************************
User name: 
Result: Time Limit Exceeded
Take time: 1010ms
Take Memory: 0KB
Submit time: 2017-02-18 15:28:59
****************************************************/
### C++ 实现换零钱问题(P1016)的解决方案 #### 问题描述 给定不同面额的硬币和一个总金额 `amount`,编写函数计算可以凑成该金额的组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。 --- #### 解题思路 此问题是经典的完全背包问题变体。通过动态规划方法解决,定义状态转移方程如下: 设 `dp[j]` 表示组成金额 `j` 的方案总数,则对于每一个硬币 `coin[i]`,更新状态为: \[ dp[j] = dp[j] + dp[j - coin[i]] \quad (\text{当} \ j \geq coin[i]) \] 初始条件: - 当金额为 0 时,只有一种方案(不选任何硬币),即 \( dp[0] = 1 \)。 最终目标是求得 \( dp[\text{amount}] \),表示组成指定金额的方案数量。 这种方法的时间复杂度为 O(n × amount),其中 n 是硬币种类的数量。 --- #### 示例代码实现 以下是基于上述思路的 C++ 实现代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Solution { public: int change(int amount, vector<int>& coins) { // 初始化 DP 数组,大小为 amount+1,默认值均为 0 vector<int> dp(amount + 1, 0); // 初始条件:金额为 0 时只有 1 种方案(什么都不选) dp[0] = 1; // 外层遍历硬币集合 for (int i = 0; i < coins.size(); ++i) { // 内层遍历可能的目标金额 for (int j = coins[i]; j <= amount; ++j) { dp[j] += dp[j - coins[i]]; } } return dp[amount]; } }; // 测试部分 int main() { Solution solution; int amount = 5; // 总金额 vector<int> coins = {1, 2, 5}; // 硬币面额 cout << "Total combinations to make the amount: " << solution.change(amount, coins) << endl; // 输出结果应为 4 return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **外层循环与内层循环顺序的重要性** 如果先遍历金额再遍历硬币,可能导致重复计数某些组合[^2]。因此,必须按照硬币优先的方式进行迭代。 2. **空间优化** 使用一维数组代替二维数组存储中间结果,从而降低内存消耗。这种优化依赖于状态转移的方向性,确保每次更新仅影响当前及后续状态。 3. **边界处理** 若输入金额小于最小硬币面值,则直接返回 0;若无有效硬币提供,则同样无法完成兑换。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: O(n × amount),n 为硬币种类数目,amount 为目标金额。 - **空间复杂度**: O(amount),由于采用了一维数组来保存动态规划的结果。 ---
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