动态规划——硬币问题

这篇博客探讨了如何使用动态规划解决一种特殊的硬币组合问题,其中涉及面值为1、3、5的硬币。作者通过定义状态和寻找状态转移方程来解释动态规划的思想,并详细阐述了解决过程,指出在多种硬币面值选择时如何找到最少硬币数的解决方案。

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package dynamic_programming;

/**
* @author Tom Qian
* @email tomqianmaple@outlook.com
* @github https://github.com/bluemapleman
* @date 2017年8月22日
*/

/* 问题:我们有无数个面值为1、3、5的硬币,试问给定目标值n,如何用最少的1、3、5硬币组合出n值。
*
* 思路:
* 动态规划问题的解答分成两步:1、定义状态 2、找到状态转移方程
*
* 1、定义状态
* 状态描述的是子问题的解。而子问题顾名思义,是我们面对的原始问题的一个子问题,只要解决了这个子问题,那么原始问题也能迎刃而解。
* 在硬币问题中,原始问题是我们最少用多少个硬币能组合出n值,那么我们就往简单一点想:最少用多少个硬币能组合出n-1值呢?因为假设我们只有一元硬币时,我们要组合出n值,获得solutions(n),是不是只需要知道solutions(n-1)即可,因为solutions(n)=solutions(n-1)+1,只要再拿一枚一元硬币就ok。同样继续回推,solutions(n-1)=solutions(n-2)+1……
*
* (……..是不是有点递归的味道?而其实,动态规划就是一种优化的递归方式。大概可以先这样理解:递归需要重复对比较低层次的最优解进行计算,而动态规划把不断地把低级解给存储起来,以备后面求解更高层次的

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