硬币问题

最新推荐文章于 2025-09-08 14:52:57 发布

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本文介绍了一个使用C++实现的动态规划算法，用于解决背包问题中的物品选取问题，包括求解最大价值和最小成本。代码中定义了两个函数，solve_min()和solve_max()，分别用于求解最小成本和最大价值。通过迭代和比较，算法能够找到在给定容量下，物品组合的最大价值或最小成本。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn = 2e5+10;
const int modd = 1e9+7;
typedef long long ll;

int n,s;
int v[maxn],dpm[maxn],dpx[maxn];
int mini = 999,maxi = -1;

void solve_min(){
    for(int i = 1;i <= s;i++){
        mini = 999;
        for(int j = 1;j <= n;j++){
            if(i-v[j] >= 0) {mini = min(mini,dpm[i-v[j]]+1);}
        }
        dpm[i] = mini;
    }
    for(int i = 1;i <= s;i++){
        cout<<dpm[i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
}
void solve_max(){
    for(int i = 1;i <= s;i++){
        maxi = -1;
        for(int j = 1;j <= n;j++){
            if(i-v[j] >= 0) {maxi = max(maxi,dpx[i-v[j]]+1);}
        }
        dpx[i] = maxi;
    }
    for(int i = 1;i <= s;i++){
        cout<<dpx[i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin.tie(0);
    cin>>n>>s;
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        cin>>v[i];
    }
    memset(dpm,0,sizeof(dpm));
    memset(dpx,0,sizeof(dpx));
    solve_min();
    solve_max();
    return 0;
}

/*
3 10
2
3
4

10 3
*/