小P的故事——神奇的换零钱

本文提供了一种高效的算法解决方案,帮助小P解决如何将不同面额的硬币兑换成指定金额的问题,即使面对大量输入数据也能快速得出答案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

已知A国经济很落后,他们只有1、2、3元三种面值的硬币,有一天小P要去A国旅行,想换一些零钱,小P很想知道将钱N兑换成硬币有很多种兑法,但是可惜的是他的数学竟然是体育老师教的,所以他不会啊、、、他只好求助于你,你可以帮他解决吗?

提示:输入数据大于32000组。

输入

 每行只有一个正整数N,N小于32768。

输出

 对应每个输入,输出兑换方法数。

示例输入

100 
1500

示例输出

884 
188251

///题目中出现的32768的意义是2的15次方,是long(int )型变量的取值范围

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 1000001
int dp[N];
int main()
{
  int n,i,j;
  int a[4]={1,2,3};
  for(i=0;i<=32768;i++)
  {
    dp[i]=0;
  }
  dp[0]=1;
  for(i=0;i<=2;i++)
  {
    for(j=0;j<=32768;j++)
    {
      dp[j]=dp[j]+dp[j-a[i]];
    }
  }
  while(~scanf("%d",&n))
  {
    printf("%d\n",dp[n]);
  }
  return 0;
}


### C++ 实现换零钱问题(P1016)的解决方案 #### 问题描述 给定不同面额的硬币和一个总金额 `amount`,编写函数计算可以凑成该金额的组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。 --- #### 解题思路 此问题是经典的完全背包问题变体。通过动态规划方法解决,定义状态转移方程如下: 设 `dp[j]` 表示组成金额 `j` 的方案总数,则对于每一个硬币 `coin[i]`,更新状态为: \[ dp[j] = dp[j] + dp[j - coin[i]] \quad (\text{当} \ j \geq coin[i]) \] 初始条件: - 当金额为 0 时,只有一种方案(不选任何硬币),即 \( dp[0] = 1 \)。 最终目标是求得 \( dp[\text{amount}] \),表示组成指定金额的方案数量。 这种方法的时间复杂度为 O(n × amount),其中 n 是硬币种类的数量。 --- #### 示例代码实现 以下是基于上述思路的 C++ 实现代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class Solution { public: int change(int amount, vector<int>& coins) { // 初始化 DP 数组,大小为 amount+1,默认值均为 0 vector<int> dp(amount + 1, 0); // 初始条件:金额为 0 时只有 1 种方案(什么都不选) dp[0] = 1; // 外层遍历硬币集合 for (int i = 0; i < coins.size(); ++i) { // 内层遍历可能的目标金额 for (int j = coins[i]; j <= amount; ++j) { dp[j] += dp[j - coins[i]]; } } return dp[amount]; } }; // 测试部分 int main() { Solution solution; int amount = 5; // 总金额 vector<int> coins = {1, 2, 5}; // 硬币面额 cout << "Total combinations to make the amount: " << solution.change(amount, coins) << endl; // 输出结果应为 4 return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **外层循环与内层循环顺序的重要性** 如果先遍历金额再遍历硬币,可能导致重复计数某些组合[^2]。因此,必须按照硬币优先的方式进行迭代。 2. **空间优化** 使用一维数组代替二维数组存储中间结果,从而降低内存消耗。这种优化依赖于状态转移的方向性,确保每次更新仅影响当前及后续状态。 3. **边界处理** 若输入金额小于最小硬币面值,则直接返回 0;若无有效硬币提供,则同样无法完成兑换。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: O(n × amount),n 为硬币种类数目,amount 为目标金额。 - **空间复杂度**: O(amount),由于采用了一维数组来保存动态规划的结果。 ---
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