凑零钱

韩梅梅喜欢满宇宙到处逛街。现在她逛到了一家火星店里,发现这家店有个特别的规矩:你可以用任何星球的硬币付钱,但是绝不找零,当然也不能欠债。韩梅梅手边有 104枚来自各个星球的硬币,需要请你帮她盘算一下,是否可能精确凑出要付的款额。
输入格式:输入第一行给出两个正整数:N(≤104)是硬币的总个数,M(≤102​​)是韩梅梅要付的款额。第二行给出 N 枚硬币的正整数面值。数字间以空格分隔。
输出格式:在一行中输出硬币的面值 V1≤V2≤⋯≤Vk,满足条件 V1+V2+…+Vk=M。数字间以 1 个空格分隔,行首尾不得有多余空格。若解不唯一,则输出最小序列。若无解,则输出 No Solution。注:我们说序列{ A[1],A[2],⋯ }比{ B[1],B[2],⋯ }“小”,是指存在 k≥1 使得 A[i]=B[i]对所有 i<k成立,并且 A[k]<B[k]。
输入样例 1:
8 9
5 9 8 7 2 3 4 1
输出样例 1:
1 3 5
输入样例 2:
4 8
7 2 4 3
输出样例 2:
No Solution

#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int dp[10010];
int w[10010];
bool choice[10010][10010];
int cmp1(int a, int b)
{
    return a > b;
}
int main() 
{
    int n, m;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        scanf("%d", &w[i]);
    }
    sort(w + 1, w + n + 1, cmp1);
    for(int i = 1; i <= n; i++) 
    {
        for(int j = m; j >= w[i]; j--) 
  	{
            if(dp[j] <= dp[j-w[i]] + w[i]) 
   	    {
                choice[i][j] = true;
                dp[j] = dp[j-w[i]] + w[i];
            }
        }
    }
    if(dp[m] != m) 
    {
  	printf("No Solution");
    }
    else 
    {
        vector<int> arr;
        int v = m, index = n;
        while(v > 0) 
  	{
            if(choice[index][v] == true) 
   	   {
                arr.push_back(w[index]);
                v -= w[index];
            }
            index--;
        }
        for(int i = 0; i < arr.size(); i++) 
  	{
            if(i != 0) printf(" ");
            {
             printf("%d", arr[i]);
   	    }
        }
    }
    return 0;
}
### Java 实现零钱问题的解决方案 #### 1. 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。对于零钱问题,目标是从给定的一组硬币中找到能够组成特定金额的方式数或最少数量的硬币。 在解决此类问题时,通常会定义一个 `dp` 数组,其中 `dp[j]` 表示成金额 `j` 的方法总数或所需最少硬币的数量[^1]。 --- #### 2. 零钱问题的具体实现 以下是基于动态规划的 Java 示例代码: ```java public class CoinChange { public static int coinChangeCombination(int[] coins, int amount) { // 初始化 dp 数组,dp[j] 表示成金额 j 的方法数 int[] dp = new int[amount + 1]; dp[0] = 1; // 成金额 0 只有一种方法:不选任何硬币 // 外层循环遍历硬币种类 for (int i = 0; i < coins.length; i++) { // 内层循环更新 dp 数组 for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { dp[j] += dp[j - coins[i]]; } } return dp[amount]; } public static void main(String[] args) { int[] coins = {1, 2, 5}; // 硬币面额 int amount = 5; // 目标金额 System.out.println("成金额 " + amount + " 的方法数:" + coinChangeCombination(coins, amount)); } } ``` 上述代码实现了 **组合型** 的零钱问题,即不同顺序的硬币视为同一种方案。例如,使用 `[1, 2, 2]` 和 `[2, 1, 2]` 是相同的方案[^2]。 --- #### 3. 如果需要计算排列型的零钱问题 如果是排列型问题,则需要调整两重循环的顺序。具体来说,外层循环应遍历金额,内层循环遍历硬币种类。这样可以确保不同的硬币顺序被视为不同的方案。 下面是对应的 Java 示例代码: ```java public class CoinChangePermutation { public static int coinChangePermutation(int[] coins, int amount) { // 初始化 dp 数组,dp[j] 表示成金额 j 的方法数 int[] dp = new int[amount + 1]; dp[0] = 1; // 外层循环遍历金额 for (int j = 1; j <= amount; j++) { // 内层循环遍历硬币种类 for (int i = 0; i < coins.length; i++) { if (coins[i] <= j) { dp[j] += dp[j - coins[i]]; } } } return dp[amount]; } public static void main(String[] args) { int[] coins = {1, 2, 5}; int amount = 5; System.out.println("成金额 " + amount + " 的排列数:" + coinChangePermutation(coins, amount)); } } ``` 此代码解决了 **排列型** 的零钱问题,即将不同顺序的硬币视为不同的方案。 --- #### 4. 计算最小硬币数量的问题 如果问题是找出齐指定金额所需的最少硬币数量,则可以通过如下方式修改状态转移方程: ```java public class MinCoinChange { public static int minCoins(int[] coins, int amount) { // 初始化 dp 数组,初始值设为无穷大 int[] dp = new int[amount + 1]; Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE); dp[0] = 0; // 更新 dp 数组 for (int i = 0; i < coins.length; i++) { for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { if (dp[j - coins[i]] != Integer.MAX_VALUE) { dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1); } } } return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount]; } public static void main(String[] args) { int[] coins = {1, 2, 5}; int amount = 11; System.out.println("成金额 " + amount + " 所需的最少硬币数:" + minCoins(coins, amount)); } } ``` 在此版本中,`dp[j]` 表示成金额 `j` 所需的最少硬币数量。如果无法成该金额,则返回 `-1`[^3]。 --- ### 总结 以上三种情况分别对应了组合型、排列型以及最小硬币数量的零钱问题。每种情况下都需要根据实际需求设计合适的状态转移方程并初始化边界条件。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

【执珪】瑕瑜·夕环玦

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值