数字拆分算法

一个java算法:数字拆分y=100a+50b+30c+20d(y,a,b,c,d都是正整数)
其中y是已知的,a,b,c,d会给出最大值。
求解:当给定一个y时,解出abcd的值,有多组解时,输出a+b+c+d的和最小的那组。



如abcd的最大值分别为2,5,5,5时,

y=10,无法拆分
y=40,此时则a=0,b=0,c=0,d=2
y=60,此时则a=0,b=0,c=2,d=0
y=110,此时则a=0,b=1,c=2,d=0
y=630,此时则a=2,b=5,c=4,d=3
y=800,无法拆分







public class test{

private static final int[] BASE_NUMBER = {100,50,30,20};// 充值卡面值
private static int[] COUNT_NUMBER = {};// 充值卡面值个数
private static int[] RESULT = {0, 0, 0, 0};// 拆分充值卡面值个数



/**
* 描述:splitPerpainCard 拆分

* @param num
* @return
* @CreateOn 2010-10-20 下午01:55:15
* @author chun_chang
*/
public static int[] splitPerpainCard(Map<String, Integer> map, int num) {
RESULT = new int[]{0, 0, 0, 0};
COUNT_NUMBER = new int[]{ map.get("100"), map.get("50"), map.get("30"), map.get("20") };
int totleMoney = BASE_NUMBER[0] * COUNT_NUMBER[0] + BASE_NUMBER[1] * COUNT_NUMBER[1]
+ BASE_NUMBER[2] * COUNT_NUMBER[2] + BASE_NUMBER[3] * COUNT_NUMBER[3];
if (num % 10 != 0) {
return null;
}
if (totleMoney > num && num >= 20) {
splitMoney(num, num, 0);
} else if (totleMoney == num) {
RESULT[0] = COUNT_NUMBER[0];
RESULT[1] = COUNT_NUMBER[1];
RESULT[2] = COUNT_NUMBER[2];
RESULT[3] = COUNT_NUMBER[3];
} else {
return null;
}
return RESULT;
}

/**
* 拆分

* @param src 总目标数额
* @param nowSrc 当前目标数额
* @param level 当前搜索深度
* @return
*/
public static boolean splitMoney(int src, int nowSrc, int level) {
// 计算当前充值卡使用总额
int sum = 0;
for (int i = 0; i < BASE_NUMBER.length; i++) {
sum += BASE_NUMBER[i] * RESULT[i];
}
// 如果当前充值卡使用总额等于目标总额,是拆分完成
if (src == sum) {
return true;
}
// 如果当前搜索深度大于最大深度,退出
if (level >= BASE_NUMBER.length) {
return false;
}

// 计算本层使用充值卡最大数量
RESULT[level] = nowSrc / BASE_NUMBER[level];
if (RESULT[level] > COUNT_NUMBER[level]) {
// 使用数量大于库存,则最大使用量等于库存
RESULT[level] = COUNT_NUMBER[level];
}
int k = RESULT[level];
for (; k >= 0; k--) {
RESULT[level] = k;
// 本次搜索后余额
int nosplit = nowSrc - BASE_NUMBER[level] * RESULT[level];
if (nosplit >= BASE_NUMBER[BASE_NUMBER.length - 1]) {
// 本次搜索后余额大于最低面值,进入下一层搜索
if (splitMoney(src, nosplit, level + 1)) {
return true;
}
} else if (nosplit == 0) {
// // 本次搜索后无余额,停止搜索
return true;
} else {
// 本次搜索后余额小于最低面值,回溯
}
}

return false;
}


public static void main(String[] args){
Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
map.put("100", 2);
map.put("50", 5);
map.put("30", 5);
map.put("20", 5);

for (int j = 1; j < 100; j++) {
int[] rssult = splitPerpainCard(map, j * 10);
if (null == rssult) {
System.out.println("无法拆分!");
} else {
System.out.println(j * 10 + ":" + rssult[0] +"_"+ rssult[1] +"_"+ rssult[2] +"_"+ rssult[3]);
}
}
}



}
### 如何优化基于算术运算的数字拆分算法 为了提高基于算术运算的数字拆分算法的性能,可以采用多种策略来减少计算复杂度和提升执行速度。以下是几种有效的优化方法: #### 1. 使用快速幂算法 对于涉及指数运算的情况,使用快速幂算法可以显著降低时间复杂度。该算法利用平方倍增的方式,在O(log n)时间内完成原本需要线性时间的操作[^1]。 ```python def fast_pow(base, exponent, modulus): result = 1 while exponent > 0: if exponent & 1: result = (result * base) % modulus exponent >>= 1 base = (base * base) % modulus return result ``` #### 2. 应用蒙哥马利(Montgomery)乘法 当处理大量取模操作时,尤其是大整数之间的运算,蒙哥马利乘法则是一种高效的替代方案。这种方法减少了传统取模所需的昂贵除法次数,从而加快了整体运算速度。 #### 3. 预先计算常量表 如果某些数值在整个程序运行期间保持不变,则可以在初始化阶段预先计算好这些值,并将其存储在一个查找表中供后续调用。这样做的好处是可以避免重复性的冗余计算,进而节省宝贵的CPU周期。 #### 4. 利用位运算代替部分基本算术运算 由于计算机底层是以二进制形式表示数据,因此适当运用按位逻辑运算符(& | ^ ~ << >>)往往可以获得更佳的表现效果。例如左移一位相当于乘以2;右移则对应于无符号除以2的操作[^3]。 ```python # 将一个正整数n转换成其对应的二进制字符串表示 bin_str = bin(n)[2:] print(f"Binary representation of {n} is '{bin_str}'") # 计算给定长度len的所有可能子集数量(即2^len),这里采用了位运算技巧 subset_count = 1 << len print(f"There are total {subset_count} subsets.") ``` #### 5. 合理选择合适的数据类型与结构 根据不同应用场景的特点挑选最恰当的数据容器也至关重要。比如Python内置的大整型支持任意精度但是牺牲了一定量的速度优势;而对于固定范围内的整数来说,C/C++中的`long long int`或许会更加适合一些高性能需求的任务。 通过上述措施相结合,便能够在很大程度上改善基于算术运算的数字拆分算法的整体表现水平。
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