【LCP 06. 拿硬币】

文章讲述了如何使用贪心算法解决LeetCode上的问题,即在有限的力扣币堆中,以最少次数取完所有硬币。通过计算每堆硬币取两枚所需的次数加上剩余一枚的情况,得出总操作次数。给出了一段C++代码实现和时间/空间复杂度分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

来源:力扣(LeetCode)

描述:

桌上有 n 堆力扣币,每堆的数量保存在数组 coins 中。我们每次可以选择任意一堆,拿走其中的一枚或者两枚,求拿完所有力扣币的最少次数

示例 1:

输入:[4,2,1]

输出:4

解释:第一堆力扣币最少需要拿 2 次,第二堆最少需要拿 1 次,第三堆最少需要拿 1 次,总共 4 次即可拿完。

示例 2:

输入:[2,3,10]

输出:8

限制:

  • 1 <= n <= 4
  • 1 <= coins[i] <= 10

方法:贪心

思路与算法

对于拿光有 m,m > 0 枚的一堆力扣币,我们设拿了两枚力扣币的操作次数为 x,拿一枚力扣币的操作次数为 y,则有 2 × x + y = m。因为每次操作我们只能取一堆力扣币进行拿取操作,所以拿光不同堆力扣币的次数相互独立,所以求拿光全部力扣币的最少操作次数等价于求拿光每一堆力扣币的最少次数。因此我们需要使 x + y 最小。因为 x + y = m − x,所以我们要尽可能的进行拿两枚力扣币的操作,有:x = ⌊ m 2 \frac{m}{2} 2m⌋ ,y = m − 2 × ⌊ m 2 \frac{m}{2} 2m⌋,此时我们需要的最少操作次数为 x + y = ⌈ m 2 \frac{m}{2} 2m⌉。因此拿完所有力扣币的最少次数为 ∑ i = 0 n − 1 \sum_{i=0}^{n-1} i=0n1 c o i n s [ i ] 2 \frac{coins[i]}{2} 2coins[i]⌉,其中 coins[i] 表示第 i 堆力扣币的个数,n 为总的力扣币堆数。

代码:

class Solution {
public:
    int minCount(vector<int>& coins) {
        int sum = 0;
        for (int& i : coins) {
            sum += (i + 1) / 2;
        }
        return sum;
    }
};

时间 0ms 击败 100.00%使用 C++ 的用户
内存 8.16MB 击败 5.14%使用 C++ 的用户
复杂度分析

  • 时间复杂度: O(n),其中 nnn 为数组 coins 的长度。
  • 空间复杂度: O(1),仅使用常量空间。
    author:力扣官方题解
### LCP 07 传递信息 C语言实现 对于LCP 07 传递信息问题,在LeetCode上被定义为寻找通过给定路径图从起点到终点的不同最短路径数量的问题[^3]。下面展示了一个基于广度优先搜索算法(BFS)的C语言实现方式来解决这个问题。 #### 使用广度优先搜索求解不同最短路径的数量 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_NODES 105 typedef struct { int node; int steps; } QueueItem; int numWays(int n, int** edges, int edgesSize, int* edgesColSize, int start, int end) { // 初始化邻接表和其他变量... } // 定义队列操作函数... void bfs(int start, int end, ...) { // 参数列表省略,具体参数根据实际情况补充 // BFS逻辑... } ``` 由于具体的`edges`数组表示形式以及如何构建邻接表未给出完整的细节,上述代码框架仅展示了基本思路。实际应用时需依据题目条件完善这些部分。 为了更精确的帮助理解并解决问题,这里提供一个简化版的例子: 假设有一个简单的无向图如下所示: - 节点数 `n=4` - 边集 `[[0, 1], [0, 2], [1, 3], [2, 3]]` - 开始节点 `start=0`, 结束节点 `end=3`. 此时可以利用广度优先遍历找到所有可能到达目标结点的方式,并统计其中长度相同的最小路径数目作为最终的结果返回。 需要注意的是,此题目的核心在于正确处理输入的数据结构转换成适合计算的形式,比如创建合适的邻接矩阵或邻接表用于存储图形关系;同时还需要注意边界情况如当起始位置即为目标位置等情况下的特殊处理。
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