javaScript贪心算法-找零问题

本文探讨了贪心算法的基本原理及其在最少硬币找零问题中的应用,通过实例展示了如何使用贪心算法求解最优找零方案,尽管结果可能并非总是全局最优。

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贪心算法遵循一种近似解决问题的技术,期盼通过每个阶段的局部最优选择(当前最好的解),从而达到全局的最优(全局最优解)。

最少硬币找零问题 
最少硬币找零是给出要找零的钱数,以及可以用硬币的额度数量,找出有多少种找零方法。 
如:美国面额硬币有:1,5,10,25 
我们给36美分的零钱,看能得怎样的结果?
 

function MinCoinChange(coins){
	var coins = coins;
	this.makeChange = function(amount){
		var change = [],
			total = 0;
		for(var i = coins.length;i>=0;i--){
			var coin = coins[i];
			while(total + coin <= amount){
				change.push(coin);
				total +=coin;
			}
		}
		return change;
	}
}
var MinCoinChange = new MinCoinChange([1,5,10,25]);
console.log(MinCoinChange.makeChange(36));

贪心得到结果是一个可以接受的解,不一定总是得到最优的解,因为规划上没有考虑到大。

步骤如下图: 

参考:https://blog.youkuaiyun.com/rth362147773/article/details/78078723 

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