L3-001. 凑零钱

这是一道关于解决如何用不同星球硬币凑出指定金额的问题,要求不能找零且不能欠债。输入包含硬币数量和所需支付金额,以及硬币面值,输出满足条件的硬币面值序列或"No Solution"表示无解。

L3-001. 凑零钱

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### L3-001 零钱问题的 Python 解决方案 以下是基于动态规划方法实现的一个标准解法,用于解决零钱问题。此算法的核心在于通过构建一个数组 `dp` 来记录达到某个金额所需的最少硬币数量。 #### 动态规划核心逻辑 为了找到最小硬币组合的数量,可以定义状态转移方程如下: 设 `coins` 是可用的硬币面额列表,目标金额为 `amount`,则可以通过以下方式计算最优解: \[ dp[i] = \min(dp[i], dp[i - coin] + 1) \] 其中 \( dp[i] \) 表示组成金额 \( i \) 所需的最少硬币数[^2]。 下面是完整的 Python 实现代码: ```python def min_coins(coins, amount): # 初始化 dp 数组,大小为 amount+1 并填充为无穷大 dp = [float('inf')] * (amount + 1) # 当金额为 0 时,所需硬币数为 0 dp[0] = 0 # 遍历每一种可能的目标金额 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1 # 测试用例 if __name__ == "__main__": coins = list(map(int, input().split())) # 输入硬币种类 amount = int(input()) # 输入目标金额 result = min_coins(coins, amount) print(result) ``` 上述代码实现了动态规划的思想来求解最小硬币数目问题。如果无法恰好成指定金额,则返回 `-1` 表明无解。 #### 关键点解析 1. **初始化**:创建长度为 `amount + 1` 的数组并设置初始值为正无穷大 (`float('inf')`),表示尚未找到任何有效路径到达这些金额。 2. **边界条件处理**:当金额等于 0 时,不需要任何硬币即可满足需求,因此设定 `dp[0]=0`。 3. **双重循环更新 DP 值**:外层遍历所有可能的目标金额;内层尝试使用当前可选的所有硬币进行匹配,并不断优化已知的最佳结果。 4. **最终判断**:若经过全部迭代后仍未能降低至有限数值,则说明不存在合法解,应输出特殊标记(如这里采用的是 `-1`)。 #### 时间复杂度分析 该算法的时间复杂度主要取决于两重嵌套循环结构——即对于每一个金额都要逐一考察所有的硬币选项。假设共有 m 种不同类型的硬币以及最大金额为 n ,那么整体时间开销大致为 O(m × n)。 ---
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