硬币划分问题

本文探讨了经典的硬币划分问题,通过实例展示了如何利用数学工具如Frobenius Equations和生成函数解决此类问题。当硬币种类有限且金额无限时,可以使用Mathematica进行计算;而面对无限硬币时,引入生成函数提供了一种通用的求解思路。

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硬币划分问题

硬币划分问题应该是最最经典的一类组合数学的问题,问题如下:

要给人家10块钱,手里有很多1元,2元,5元和10元的硬币,问有多少种方法?

虽说没有2元5元10元的硬币,不过也没说是RMB呀。怎么办呢,小学生说好我来设未知数,于是写下了 a+2b+5c+10d=10 ,然后写了一句,求出其解的个数即可。唔,我服!

于是小学生开始了列举,而我默默打开了Mathematica,唔,不定方程又称丢潘图方程(Diophantine Equations)所以,找到了Frobenius Equations。

A Frobenius equation is an equation of the form

ni=1aixi=m

where ai are positive integers, m is an integer, and the coordinates xi of solutions are required to be non-negative integers.

这里写图片描述

于是一共有11种。

那和这题有什么关系吗?还是不会做。

等等,如果我们没有很多钱呢,如果每种钱只有3张,那么穷举一下也不怎么费劲吧,试试看。

1元:0,1,2,3

2元:0,2,4,6

5元:0,5 ,10,15

10元:0,10,20,30

随意组合的话一共有 44=256 种欸。话说这种组合是把每个的情况数相乘,感觉和多项式相乘有点像,每个都乘起来,用多项式表示试试?幂表示能凑的数,系数表示能凑多少。乘起来的话,幂正好是相加的,然后系数也是不同凑的方法加起来,简直棒啊。

1元: 1+x+x2

在Python中,分治算法可以用来解决“假硬币问题,也称为“找零钱”问题或“计数排序”变种。这个问题的基本设定是给你一堆真假未知的硬币,你需要找出其中有多少真硬币。给定一组硬币的面值和它们出现的次数,目标是确定至少一枚假硬币的存在,并尽可能地最小化其误差。 分治策略通常分为三个步骤: 1. **分割**(Divide):将硬币集分成两部分,通常是按照价值大小进行划分。 2. **递归**(Recursion):对每半部分分别应用相同的处理,直到每个子集只有一个硬币。 3. **合并**(Combine):比较分割后的结果,如果两部分的结果有差异,那么这个差异就是假硬币造成的。例如,如果一个部分比预期少的硬币较多,那说明这部分有更多的假币。 这里的关键在于每次递归都会尝试识别出哪些面额的硬币与期望的数量不符,最终通过累积错误找到假币。以下是简单的伪代码示例: ```python def find_fake_coins(coin_values, coin_counts, expected_sum): # 基线条件:只有一枚硬币,无需检查 if len(coin_values) == 1: return 0 if expected_sum == coin_counts[0] else 1 # 分治 half = len(coin_values) // 2 left_half_result = find_fake_coins(coin_values[:half], coin_counts[:half], expected_sum) right_half_result = find_fake_coins(coin_values[half:], coin_counts[half:], expected_sum - sum(coin_counts[:half])) # 合并结果 if abs(left_half_result - right_half_result) > 0: return max(left_half_result, right_half_result) # 返回更大的那一侧的假币数量 else: return min(left_half_result, right_half_result) # 如果两边一致,则选择较小的那个 # 示例用法 coin_values = [1, 2, 5] coin_counts = [3, 4, 9] expected_sum = 14 fake_coins = find_fake_coins(coin_values, coin_counts, expected_sum) ```
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