最少硬币问题

本文探讨了如何使用最少数量的硬币来实现特定金额的找零问题,通过动态规划算法,有效地解决了硬币种类限制下的最优解问题。

最少硬币问题

SDUT OJ 最少硬币问题

Problem Description
设有n种不同面值的硬币,各硬币的面值存于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins[1:n]中。
对任意钱数0≤m≤20001,设计一个用最少硬币找钱m的方法。
对于给定的1≤n≤10,硬币面值数组T和可以使用的各种面值的硬币个数数组Coins,以及钱数m,0≤m≤20001,计算找钱m的最少硬币数。
Input
输入数据第一行中只有1个整数给出n的值,第2行起每行2个数,分别是T[j]和Coins[j]。最后1行是要找的钱数m。
Output
输出数据只有一个整数,表示计算出的最少硬币数。问题无解时输出-1。
Sample Input
3
1 3
2 3
5 3
18
Sample Output
5
Hint
Source

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 15
#define M 20110
#define inf 0x3f3f3f3f
int main()
{
    int n, m;
    int t[N] = {0}, coins[N] = {0};
    //数组v[i]代表当钱数为i时最少需要的硬币数目
    int v[M] = {0};
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> t[i] >> coins[i];
    cin >> m;
    //将硬币数目初始化为最大
    for(int i = 1; i <= m; i++)
        v[i] = inf;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= coins[i]; j++)
        {
            //这里需要注意一定是k >= t[i]
            //并且这里是逆序进行的
            for(int k = m; k >= t[i]; k--)
                if(v[k] > v[k - t[i]] + 1)
                    //这里一定是选择最小的
                    //不是直接选择v[k-t[i]]+1!!!
                    v[k] = min(v[k-t[i]]+1, v[k]);
        }
    }
    if(v[m] == inf)
        cout << -1 << endl;
    else
        cout << v[m] << endl;
    return 0;
}


### 最少拦截系统简介 导弹拦截问题是经典的算法设计问题之一,在计算机科学领域具有重要意义。对于所提到的导弹拦截系统的具体实现,可以采用动态规划的方法来解决这个问题[^1]。 #### 动态规划解法分析 考虑到每枚导弹的高度限制条件——即后续发射的任何一枚导弹高度均不可高于之前的一枚,这实际上是一个寻找最长不增子序列的问题。通过构建一个数组`b[]`用于记录当前可用的不同拦截系统的最高拦截高度,遍历输入数据中的每一枚导弹高度,并尝试将其加入到合适的拦截系统中去: - 如果在某个已有的拦截系统能够满足新到来的导弹,则更新对应位置的高度; - 否则创建一个新的拦截系统并初始化其最大拦截高度为当前导弹高度; 最终得到的结果就是所需的最小拦截系统数量[^3]。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; int heights[n]; for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> heights[i]; } int dp[n], result = 0; fill(dp, dp + n, INT_MAX); for (int height : heights) { *upper_bound(dp, dp + n, height) = height; if (*max_element(dp, dp + n) != INT_MAX && *(dp + n - 1) >= height) continue; else dp[result++] = height; } cout << "Minimum number of systems required: " << result << endl; } ``` 此代码实现了上述逻辑,其中使用了C++标准库函数`upper_bound()`来进行二分查找优化,从而提高效率。需要注意的是这里的`fill()`和`*max_element()`是为了简化边界处理而引入的操作,在实际应用中可以根据具体情况调整。
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