PAT 甲级 1048 Find Coins

硬币组合查找算法
本文介绍了一种在给定目标价格m的情况下,寻找两个硬币面额之和等于m的有效算法。通过先对硬币面额进行排序并去重,然后使用二分查找法来快速定位符合条件的硬币组合。

1048 Find Coins

题目大意:给出目标价格m,要求找出两个硬币和恰好等于m。如果没有解输出No Solution;若不止一组解则输出coins[i]+coins[j]=m中i最小的解

思路:首先不能暴力求解,肯定超时。先对硬币进行排序,然后用二分法来查找。注意不能直接用二分,依然会超时,先提前用set去重,因为要求的是硬币面额而不是下标。

def findCoins(l,r,m):
    global coins
    if coins[l]+coins[r]==m:
        return r
    left,right=l,r
    mid=int((left+right)/2)
    while left<right:
        if coins[l]+coins[mid]<m:
            left=mid+1
            mid=int((left+right)/2)
        elif coins[l]+coins[mid]>m:
            right=mid-1
            mid=int((left+right)/2)
        else:
            return mid
    return -1

n,m=map(int,input().split())
coins=list(map(int,input().split()))
coins=list(set(coins))
coins.sort()
flag=False
for i in range(n):
    j=findCoins(i,len(coins)-1,m)
    if j!=-1:
        flag=True
        print(coins[i],coins[j])
        break
if not flag:
    print("No Solution")

### 关于分割硬币的公平分配算法 在计算机科学和数学领域,分割硬币的问题通常可以被建模为一种优化问题或动态规划问题。目标通常是找到一种方式来最小化两个集合之间的差异或者最大化某种公平性标准。 #### 动态规划解决方案 对于分割硬币使其尽可能均匀分布的情况,可以采用动态规划的方法解决此问题。假设我们有一组硬币 `coins` 和它们的价值分别为 `[c1, c2, ..., cn]`,我们需要将其分成两部分使得这两部分价值之差最小[^2]。 以下是基于动态规划的一个实现方案: ```python def min_difference_partition(coins): total_sum = sum(coins) n = len(coins) dp = [[False]*(total_sum//2 + 1) for _ in range(n+1)] # Initialize DP table for i in range(n+1): dp[i][0] = True for i in range(1, n+1): for j in range(1, total_sum//2 + 1): if coins[i-1] <= j: dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-coins[i-1]] else: dp[i][j] = dp[i-1][j] # Find the largest value that can be achieved less than half of total sum for j in range(total_sum//2, -1, -1): if dp[n][j]: return abs((total_sum - j) - j) ``` 该函数通过构建一个二维布尔数组 `dp` 来记录子集总和的可能性,并最终返回能够达到的最大接近一半总和的值,从而计算出两者间的最小差距[^3]。 #### 贪婪算法近似解法 如果追求更高效的解决方案而允许一定的误差范围,则可以考虑贪婪策略。这种方法并不总是能找到最优解,但在某些情况下表现良好。基本思路是从最大面额开始依次选取直到无法再选为止[^4]。 ```python def greedy_divide_coins(coins): coins.sort(reverse=True) group_a = [] group_b = [] for coin in coins: if sum(group_a) < sum(group_b): group_a.append(coin) else: group_b.append(coin) return (group_a, group_b), abs(sum(group_a)-sum(group_b)) ``` 尽管如此,在实际应用中需注意验证其适用性和局限性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值