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硬币凑数问题的贪心算法解析
本文深入探讨了一道经典的贪心算法题目——硬币凑数问题,讲解了如何利用贪心策略找到使用最少硬币数量来凑出1到x的所有整数的方法。文章强调了1作为特殊元素的重要性,并详细解释了算法步骤和实现逻辑。

题目链接

这道题的主要思想是贪心。

题目的要求用几个硬币将1~x的数都能够凑出的最少硬币个数。这里注意一下是都凑出而不是同时凑出。

先讨论什么时候无解。所有的自然数都可以用1堆砌而成。换而言之只要有1这个流氓在就可以凑齐。没有1就凑不出来1。

我们用一个数num表示我们目前凑完了sum这个数,准备凑下一个,要开始拿钱了,并且对于所有p(p<=sum)都能刚好凑出,又对于所有g(g>sum)凑不出。

那么我们这个时候要怎么拿钱呢。运用贪心思想,尽可能拿大的。那么什么时候是不可能的呢?即这个硬币q>sum+1时。因为这样就没有方法能够通过这个硬币与之前的凑出sum+1.

所以我们只需要选择q<=sum+1的同时q尽量大的硬币,这样子保证了q~sum+q都能被凑出。此时sum=sum+q

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int read(){
    int res=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){
        if(ch=='-')f=-1;
        ch=getchar();
    }
    while(ch>='0'&&ch<='9'){
        res=res*10+(ch-'0');
        ch=getchar();
    }
    return res*f;
}
int x,n,a[9999],sum,ans;
int main(){
    x=read();n=read();
    for(int i=1;i<=n;++i){
        a[i]=read();
    }
    sort(a+1,a+n+1);
    if(a[1]!=1){
        cout<<"-1";
        return 0;
    }
    while(sum<x){
        int i;
        for(i=n;i>=1;i--)   
            if(a[i]<=sum+1)break;
        ans++;
        sum+=a[i];
    }
    cout<<ans;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/clockwhite/p/10802353.html

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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