找零问题 动态规划

最新推荐文章于 2025-02-05 16:53:48 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法 动态规划 找零
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当贪婪算法无法找到找零问题的最优解时，动态规划可以派上用场。以1, 2, 5, 7, 10为例，找14元最优解为7, 7，而非贪婪算法的10, 2, 2。动态规划状态方程为F(i,x)，在时间和空间复杂度为O(nm)的情况下求解。本文通过一个Java程序实现动态规划算法，解决找零问题，输出最少使用的硬币数量，并给出详细解释。" 131298738,18879226,Python网络抓取实战：requests、BeautifulSoup与Selenium解析,"['Python', '开发语言', '网络爬虫', '数据提取', '自动化']

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当一个币值组合用贪婪算法不能找出最优解的时候，比如对于 1，2， 5 ，7，10。如果找14元钱的话，贪婪算法答案是10,2,2，但最优解为7，7。
那么利用动态规划就能找出最优解，只是时间和空间复杂度都很高，O(nm)。
首先写出状态方程
最低0.47元/天 解锁文章
动态规划实现找零钱问题（C/++语言）
weixin_68551013的博客
06-01 1404
设一硬币系统有n种面值，第i种硬币的面值和重量分别为pi​和wi​，硬币面值的单位为元，且有p1​
python 找零问题 动态规划
xiaolangmin的博客
05-14 2921
题目描述： 现有的钱币：coins=[1,2,5,7,10] 找零：change（假定为正整数） 求解：如何用最少的钱币进行找零 分析：可以使用动态规划 比如找零8元，可以将问题进行分解 dp[8]=dp[8-coins[j]]+1 即： dp[8]=dp[8-1]+1=dp[7]+1 dp[8]=dp[8-2]+1=dp[6]+1 dp[8]=dp[8-5]+1=dp[3]+...
找零问题--动态规划学习笔记
梦船水萍
10-12 119
1、递归 n = 0 def recursive_change(money,coins): global n if money == 0: return 0 minNumCoins = float("inf") for i in range(len(coins)): if money >= coins[i]: if money - coins[i] == 1: n += 1
【算法篇】贪心算法
最新发布
2401_82677021的博客
02-05 3221
对于nums数组中的两个元素a和b， 我们无法直接确定他们的先后关系，但我们可以从结果角度来看，如果拼接结果ab要比ba好，那么a就应该放在b的前面。cout << signle_money[i] << "元：" << total[i] << "张" << endl;给你一个矩阵，求解：从矩阵的左上角出发，只能向下和向右两个方向走，求到达矩阵的右下角过程中，路径上所有元素和的最小值。贪心策略：想要使尽量多的活动不冲突，那我们在选择活动时，就尽量选择结束早的活动，为后续留出更多的时间。
动态规划（一）----找零问题
chengsilin666的博客
07-29 922
  有数组penny，penny中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币，每种面值的货币可以使用任意张，再给定一个整数aim(小于等于1000)代表要找的钱数，求换钱有多少种方法。 给定数组penny及它的大小(小于等于50)，同时给定一个整数aim，请返回有多少种方法可以凑成aim。 测试样例： [1,2,4],3,3 返回：2 方法一（暴力搜索法） class ...
找零问题（动态规划）
mabiao6822的博客
09-07 780
假设你要求63的最小硬币数，那么你需要这样计算：10-1=9、10-5=5、10-10=0。假设9、5、0对应的最小硬币数已经被你记录在了备忘录数组。这时候你只需要找出9、5、0中谁对应的最小硬币数最小，然后加1，就是10对应的最小硬币数。因为10比9、5、0都大，最好的情况无非就是在9、5、0中找出最小的一种情况加1，这就是最优解！ public class Main { public st...
动态规划 找零问题
weixin_30687051的博客
09-29 860
动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，并将这些子问题的解保存起来，如果以后在求解较大子问题的时候需要用到这些子问题的解，就可以直接取出这些已经计算过的解而免去重复运算。保存子问题的解可以使用填表方式，例如保存在数组中。 用一个实际例子来体现动态规划的算法思想——硬币找零问题。 硬币找零问题描述：现存在一堆面值为 V1、V2、V3 … 个单位的硬币，问最少需要多少个硬...
找零问题_动态规划
martin_liang的专栏
06-04 1449
// 找零问题_动态规划.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include #include using namespace std ; void MinCoin(int NumOfValue , int Money , int *CoinValue
java动态规划算法——硬币找零问题实例分析
08-19
Java 动态规划算法——硬币找零问题实例分析 Java 动态规划算法是解决复杂问题的一种有效方法，通过将大问题分解成小问题，从而逐步解决问题。在本文中，我们将通过实例分析 Java 动态规划算法——硬币找零问题，...
硬币找零动态规划C语言实现
04-17
一个简单的动态规划算法实例，实现硬币找零的最小硬币数以及每种面额硬币的数量。
使用动态规划完美解决硬币找零问题（Python）
zbp_12138的博客
10-06 7741
使用动态规划解决硬币找零问题前情提要动态规划的问题描述重叠子问题无后效性最优子结构互相独立——满足最优子结构互相干扰——不满足最优子结构深入理解最优子结构使用动态规划求解硬币找零问题递归与动态规划状态缓存与循环通用的动态规划从贪心算法到动态规划总结与升华 前情提要 在前面几篇文章中，我们使用了贪心算法求解硬币找零的问题，并从中发现了贪心算法本身的局限性： 贪心算法几乎只考虑了局部最优，因此无法应对需要考虑整体最优的算法问题。 针对这一问题，我们重新思考了解决方案，用递归的方法来穷举出所有可能的组合，从这
动态规划实战--硬币找零问题
德玛西亚
06-19 3425
实战动态规划，硬币找零问题
动态规划解决找零钱问题
热门推荐
littleschemer的博客
09-09 2万+
贪心算法在求解找零钱的某些情况时，无法得到全局最优方案;使用动态规划，则可以保证每次都取得最优方案。
【贪心】【动态规划】找零
Stanford_Dragon的博客
02-23 718
题目描述 Z国的货币系统包含面值1元、4元、16元、64元共计4种硬币，以及面值1024元的纸币。现在小Y使用1024元的纸币购买了一件价值为N(0<N≤1024)N(0<N\leq1024)N(0<N≤1024)的商品，请问最少他会收到多少硬币？ 输入描述 一行，包含一个数N。 输出描述 一行，包含一个数，表示最少收到的硬币数。 示例1 输入 200 输出 17 说明 花200，需要找零824块，找12个64元硬币，3个16元硬币，2个4元硬币即可。 题目分析 题目中
动态规划解决硬币找零问题（指定面额及各面额硬币数量）
zoey_peak的博客
01-22 2887
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51666839/article/details/121865336 这里写出我的理解及借鉴的代码 假设面额种类有4种： int a[4] = {1,2,5,16}; 对应的数目： int b[4] = {3,4,2,0}; 要凑出的金额为：m c[m+1] : 存放最少硬币数的数组, c[k]表示待找金额为k时所需最少硬币数,+1是因为c[0]=0 用动态规划的方法解决这个问题就是要先假设最坏情况是用无穷个硬币来凑出所需金额，然后再逐步迭代，在满
硬币找零问题（动态规划）
ljc_zy的专栏
03-23 2604
这里贴出c#的代码  private void button4_Click(object sender, System.EventArgs e)  {   int [] m=new int [] {0,2,4,8,16};   int[,] c=new int [5,62];   for(int i=12;i    GetChange(4,i,m,c);  }  private void Ge
数据结构与算法---动态规划---概念、找零钱
IOSSHAN的博客
10-23 1071
动态规划（Dynamic Programming） 动态规划简称DP； DP是求最优化问题的一种常用策略 通常的使用套路：（一步一步优化） 暴力递归（自顶向下，出现了重叠子问题，因此需要优化为2） 记忆化搜索（自顶向下，还可以优化为3） 递推（或者称为迭代、非递归）（自低向上） 上面的步骤是三种方法，每种方法都是对之前方法的优化 第一种方法，是最容易想到，也是时间复杂度比较高的一种 第二种方法，是对第一种方法的优化 第三种方法，就是使用动态规划来解决问题 其实可以理解为，我们学习动态规划，就是学习第三
动态规划之找零问题
风华绝代
11-05 5949
1、动态规划 2、找零问题
找零问题-动态规划算法
qq_65213554的博客
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找零问题-动态规划算法
纸币找零问题动态规划
09-12
纸币找零问题可以使用动态规划来解决。该问题的目标是找到最少的纸币数目来凑出给定的金额。 首先，需要定义一个一维数组dp，其中dp[i]表示凑出金额i所需的最少纸币数目。 然后，可以遍历从1到给定金额的所有可能的金额，针对每个金额i，通过遍历所有可能的纸币面额，计算凑出金额i所需的最少纸币数目。 具体的动态规划转移方程如下： dp[i] = min(dp[i - 面额1], dp[i - 面额2], ..., dp[i - 面额n]) + 1 其中，面额1、面额2、...、面额n为可用的纸币面额。 最后，返回dp[给定金额]即为所需的最少纸币数目。 这样，通过动态规划的思想，可以高效地解决纸币找零问题。
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