从自动贩卖机找零看Python中的动态规划问题

从自动贩卖机找零看Python中的动态规划问题

在现代社会，自动贩卖机已成为人们生活中不可或缺的一部分。当我们购买商品时，常常需要找零。那么自动贩卖机如何实现找零功能呢？这其中就涉及到一个经典的动态规划问题，即为“自动贩卖机找零问题”。

在这个问题中，我们需要找到一种最优的方法，以最少的硬币数量来表示所需的找零数目。为了实现这个目标，我们可以采用Python语言中的动态规划算法。

首先，我们需要定义一个列表，其中每个元素表示一个面值对应的硬币数量。例如：

coin_list = [1, 2, 5, 10]

接下来，我们可以定义一个函数来计算所需的硬币数量。在这个函数中，我们需要使用递推方式来计算当前找零金额所需的最小硬币数量。具体实现方式如下：

def coin_change(coin_list, change):
min_coins = [0] * (change + 1)
for i in range(1, change + 1):
min_coins[i] = float(‘inf’)
for j in range(len(coin_list)):
if coin_list[j] <= i:
num_coins = min_coins[i - coin_list[j]] + 1
if num_coins < min_coins[i]:
min_coins[i] = num_coins
return min_coins[change]

这个函数中，我们使用了一个变量min_coins来记录找零所需的最小硬币数量。在迭代计算过程中，我们使用了两个循环嵌套来遍历所有可能的面值