030货币系统(DP 完全背包问题)

这篇博客主要介绍了如何使用动态规划解决找零问题。作者给出了两种实现方式,一种是使用二维数组,另一种则是通过空间优化将二维数组降为一维。代码示例展示了如何用Java实现,针对给定的货币种类和金额,计算出所有可能的找零组合数。

题目描述:

给定 V种货币(单位:元),每种货币使用的次数不限。 不同种类的货币,面值可能是相同的。 现在,要你用这 V种货币凑出 N 元钱,请问共有多少种不同的凑法。

输入格式:

第一行包含两个整数 V和 N。 接下来的若干行,将一共输出 V个整数,每个整数表示一种货币的面值。

输出格式:

输出一个整数,表示所求总方案数。

数据范围:

1≤V≤25,
1≤N≤10000
答案保证在long long范围内。

输入样例:

3 10
1 2 5

输出样例:

10

import java.util.Scanner;

public class Main{
	static int N = 30,M = 10010;
	static long[][] f = new long[N][M];
	static int n,m;
	public  static void main(String[] args) {
		Scanner read = new Scanner(System.in);
		n = read.nextInt();
		m = read.nextInt();
		f[0][0] = 1;
		for(int i = 1; i <= n;i++) {
			int v;//每种货币的面额
			v = read.nextInt();
			for(int j = 0; j <= m;j++) {
				f[i][j] = f[i - 1][j];
				if(j >= v) f[i][j] += f[i][j - v];
			}
		}
		System.out.println(f[n][m]);
	}
}

空间上的优化:将二维降至一维

import java.util.Scanner;

public class Main{
	static int N = 30,M = 10010;
	static long[] f = new long[M];
	static int n,m;
	public  static void main(String[] args) {
		Scanner read = new Scanner(System.in);
		n = read.nextInt();
		m = read.nextInt();
		f[0] = 1;
		for(int i = 1; i <= n;i++) {
			int v;//每种货币的面额
			v = read.nextInt();
			for(int j = v; j <= m;j++) {
				f[j] = f[j] + f[j - v];
			}
		}
		System.out.println(f[m]);
	}
}
在动态规划中,01背包问题完全背包问题是两种经典的背包问题,它们在物品选取方式、状态转移方程以及动态规划的实现方式上存在显著区别。 ### 01背包问题 在01背包问题中,每种物品**只能使用一次**。给定一个容量为 `m` 的背包和 `n` 个物品,每个物品有体积 `v[i]` 和价值 `w[i]`,目标是选择物品使得总价值最大且不超过背包容量。动态规划的状态转移方程为: ``` dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - v[i]] + w[i]) ``` 其中,`dp[i][j]` 表示前 `i` 个物品在容量为 `j` 的情况下所能获得的最大价值。 在实现上,通常采用一维数组优化空间复杂度,并且内层循环需要**逆序遍历**背包容量,以确保每个物品只被选取一次[^2]。 ```cpp for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = m; j >= v[i]; j--) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]); } } ``` ### 完全背包问题 完全背包问题与01背包问题的核心区别在于,每种物品**可以使用无限次**。同样地,动态规划的状态转移方程为: ``` dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j - k * v[i]] + k * w[i]) ``` 其中,`k` 表示当前物品选取的数量,且 `k * v[i] ≤ j`。在实现上,完全背包问题可以通过一维数组进行优化,并且内层循环需要**正向遍历**背包容量,以确保每个物品可以多次选取[^1]。 ```cpp for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = v[i]; j <= m; j++) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - v[i]] + w[i]); } } ``` ### 区别总结 1. **物品选取次数**:01背包问题中每个物品只能选取一次,而完全背包问题中每个物品可以选取无限次。 2. **遍历顺序**:01背包问题的内层循环逆序遍历背包容量,而完全背包问题的内层循环正序遍历背包容量。 3. **状态转移方程**:01背包问题的状态转移方程仅考虑是否选取当前物品一次,而完全背包问题则需要考虑选取当前物品的多个次数。 4. **应用场景**:01背包问题适用于资源有限且不可重复使用的情况,例如物品不可再生;而完全背包问题适用于资源可重复使用的情况,例如货币兑换问题。 ###
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