Coins and Queries(思维+贪心)

本篇博客介绍了一道关于硬币组合的算法问题,通过给定的n个2的幂次数值的硬币,来回答q次如何使用最少数量的硬币达到目标值bj的查询。通过对2的幂次特性的利用,实现高效查询解答。

Coins and Queries

Polycarp has n coins, the value of the i-th coin is ai. It is guaranteed that all the values are integer powers of 2 (i.e. ai=2d for some non-negative integer number d

).

Polycarp wants to know answers on q
queries. The j-th query is described as integer number bj. The answer to the query is the minimum number of coins that is necessary to obtain the value bj using some subset of coins (Polycarp can use only coins he has). If Polycarp can’t obtain the value bj, the answer to the j

-th query is -1.

The queries are independent (the answer on the query doesn't affect Polycarp's coins).

Input

The first line of the input contains two integers n

and q (1≤n,q≤2⋅105

) — the number of coins and the number of queries.

The second line of the input contains n
integers a1,a2,…,an — values of coins (1≤ai≤2⋅109). It is guaranteed that all ai are integer powers of 2 (i.e. ai=2d for some non-negative integer number d

).

The next q
lines contain one integer each. The j-th line contains one integer bj — the value of the j-th query (1≤bj≤109

).

Output

Print q

integers ansj. The j-th integer must be equal to the answer on the j-th query. If Polycarp can’t obtain the value bj the answer to the j

-th query is -1.

Example
Input

5 4
2 4 8 2 4
8
5
14
10

Output

1
-1
3
2
题意:

n个硬币,q次询问。第二行给你n个硬币的值(保证都是2的次幂),每次询问组成b块钱至少需要多少硬币

分析:

因为每个数都是2的幂次,那么可一个想象一个二进制数,任何数可以通过若干个2的幂次的数构成,而题目既然要求用最小的硬币,那么就先选择大的,因为数据范围1e9,所以最多枚举30次即可
从大到小枚举

code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
using namespace std;
map<int,int>mp;
int main(){
    int n,q;
    scanf("%d%d",&n,&q);
    for(int i = 0; i < n; i++){
        int a;
        scanf("%d",&a);
        if(!mp.count(a)) mp[a] = 1;
        else mp[a]++;
    }
    while(q--){
        int b;
        scanf("%d",&b);
        int ans = 0;
        for(int i = 1 << 30; i >= 1; i /= 2){//从大到小枚举
            int times = min(mp[i],b/i);//b/i表示应该需要的这个幂次的个数,mp[i]表示实际有多个这个样的,那么最终取的就是两者较小的
            ans += times;//答案加上需要的这个2的幂次的个数
            b -= times * i;//然后减去总共拿的这个2的幂次
        }
        if(b) ans = -1;
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
请用c++算法来完成本题,代码禁止有注释 G 货币系统 作者 UESTC 单位 电子科技大学 给定一个长度为 n 的升序数组 A,第 i 项的值为 A i ​ ,其中 A 1 ​ =1。 用这个数组构建一个货币系统,对于任意正整数 x,定义换钱张数函数为 f(x,n),其中 n 为数组长度。这个函数表示使用这一套货币系统支付 x 元时,如果要满足尽量先拿大面额纸币再拿小面额纸币的原则,需要拿出多少张纸币。对于任意正整数 x 和一个正整数 y∈[1,n],f(x,y) 满足: f(x,y)={ ⌊ A y ​ x ​ ⌋+f(xmodA y ​ ,y−1) x ​ y>1 y=1 ​ 你需要处理 q 组询问,每一组询问会给出一个整数 m,请回答有多少个正整数 x 满足 f(x,n)=m。 输入格式: 输入第一行有两个正整数 n 和 q(1≤n≤10 5 ,1≤q≤10 6 ),表示数组 A 的长度和询问次数。 第二行有 n 个正整数 A 1 ​ ,A 2 ​ ,…,A n ​ (1=A 1 ​ <A 2 ​ <…<A n ​ ≤10 6 ),表示数组 A。 第三行有 q 个整数 m 1 ​ ,m 2 ​ ,…,m q ​ (1≤m i ​ ≤10 9 ),其中 m i ​ 表示第 i 次询问的整数。 输出格式: 输出一行 q 个用空格隔开的整数,第 i 个整数表示第 i 次询问的答案。 输入样例: 6 2 1 5 10 20 50 100 1 2 输出样例: 6 18 样例解释 对于样例,给出的货币系统中纸币面额有 1 元、5 元、10 元、20 元、50 元和 100 元六种。按照规则,当你要支付 6 元时只能拿出两张纸币,即一张 1 元和一张 5 元,也就是 f(6,6)=2。虽然支付 6 元也可以使用六张 1 元,但是这种方案并不满足尽量拿大面额纸币的原则,也不满足本题函数的定义。 代码长度限制 50 KB Java (javac) 时间限制 2000 ms 内存限制 512 MB Python (python3) 时间限制 2000 ms 内存限制 512 MB Python (pypy3) 时间限制 2000 ms 内存限制 512 MB 其他编译器 时间限制 1000 ms 内存限制 512 MB 栈限制 131072 KB
最新发布
10-03
### 贪心算法与动态规划的概念 #### 动态规划 动态规划是一种用于解决多阶段决策过程中的最优化问题的技术。这种方法主要适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。当一个问题可以分解成若干个相互关联的小规模相同问题时,就可以考虑采用动态规划方法求解[^1]。 #### 贪心算法 贪心算法是指在对问题求解时总是做出当前看来最好的选择的一种策略。也就是说不从整体上加以考虑,它所作出的选择只是某种意义上的局部最优解。这种算法并不保证得到的结果一定是最优的;但是对许多实际问题来说,能获得相当不错的近似结果[^2]。 ### 应用实例对比 #### 动态规划实例:斐波那契数列计算 对于经典的斐波那契序列问题,如果直接使用递归实现,则存在大量重复运算的情况。利用动态规划的思想可以从底部开始逐步构建解决方案: ```python def fibonacci(n): if n <= 0: return "输入应为正整数" elif n == 1 or n == 2: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[1], dp[2] = 1, 1 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 此代码展示了如何通过存储中间状态来避免不必要的重新计算,从而提高效率。 #### 贪心算法实例:找零钱问题 假设我们有几种面额的钱币无限供应,目标是要找出能够组成特定金额所需的最少数量钱币数目。这里给出一个简单的例子——美国货币体系下找零钱的方式之一: ```java public class CoinChange { public static int minCoins(int[] coins, int amount){ Arrays.sort(coins); // 对硬币数组从小到大排序 int count = 0; while(amount > 0 && !coins.isEmpty()){ int largestCoin = coins[coins.length - 1]; if(largestCoin <= amount){ amount -= largestCoin; ++count; }else{ coins = java.util.Arrays.copyOfRange(coins, 0, coins.length-1); } } return amount==0 ? count : -1; } } ``` 上述程序按照由高至低顺序选取尽可能多的大面值硬币直到剩余金额不足以再取为止。需要注意的是该方案仅适用于某些特殊条件下的货币系统(比如美元),因为并非所有情况下都能确保找到全局最小解。
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