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在Haskell中计算给定变化量的最小硬币数

可以通过动态规划算法来实现。动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题并解决它们来解决复杂问题的方法。

首先,我们需要定义一个函数来计算最小硬币数。假设我们有一个硬币列表 coins,其中包含不同面额的硬币。我们可以使用递归函数来实现这个算法。

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minCoins :: Int -> [Int] -> Int
minCoins 0 _ = 0
minCoins amount coins = minimum [1 + minCoins (amount - c) coins | c <- coins, c <= amount]

上述代码中,minCoins 函数接受两个参数:amount 表示需要找零的金额,coins 表示可用的硬币列表。当 amount 为 0 时,表示已经找零完成,返回 0。否则,我们遍历硬币列表 coins,选择一个面额不大于 amount 的硬币 c,然后递归调用 minCoins 函数计算剩余金额 (amount - c) 的最小硬币数,并加上当前选择的硬币数 1。最后,我们取所有可能的最小硬币数中的最小值。

例如,假设我们有硬币列表 [1, 2, 5],需要找零的金额为 11。调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

首先,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 10。然后,我们递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 10 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 9。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 9 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 8。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 8 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 7。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 7 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

代码语言:txt
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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

代码语言:txt
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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 11。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 9。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 9 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 8。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 8 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 7。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 7 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

代码语言:txt
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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 11。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

最终,我们得到最小硬币数为 3。

在这个例子中,我们使用了面额为 1、2 和 5 的硬币,找零金额为 11。通过动态规划算法,我们计算出最小硬币数为 3。

对于这个问题,腾讯云提供了云原生计算服务,可以帮助开发者构建和管理云原生应用。具体推荐的产品和产品介绍链接如下:

  1. 云原生计算服务:提供了一站式的云原生应用开发、部署和运维解决方案。链接:https://cloud.tencent.com/product/tke
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通过使用这些腾讯云的产品,开发者可以更轻松地构建和部署云原生应用,并且享受到高性能、可靠性和安全性的优势。

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    零钱兑换 题目: 给定不同面额硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。...凑11最少硬币 = 凑10最少硬币/凑9最少硬币/凑6最少硬币 中最少那个 凑10最少 = 凑9最少 / 凑8最少 / 凑5最少 最少那个 依次循环 转成正向思路是,开辟长度...用凑剩余值最少个数+1即为凑1个数。 凑2也是这样。 i 是索引值,也是要凑目标值。如果 目标值 - 硬币面值coin = 剩余值 。剩余值 >= 0,说明 剩余值 之前数组。...成了最小值返回回去了。...Arrays.fill(memo, amt + 1); // 每个值赋值12 memo[0] = 0; for (int i = 1; i <= amt; i++) // 从1到11,计算需要最少硬币

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    可变编解码网络数学原理

    (1)x代表我们实验结果,p(x)表示实验出现给定结果概率,例如丢一枚硬币,那么我们用x=1表示出现正面,x=0表示出现负面。...于是根据(1)一次丢硬币后实验对应信息就是-log(1/2) = 1,我们常用比特来作为信息单位。第二个需要介绍概念叫信息熵,它公式如下所示(2): ?...如果经过公式(3)计算出来值越小就意味着两个系统越相似。举个例子,系统1我们用x=1表示抛硬币出现正面,x=2表示出现反面。系统2我们用x值对应丢骰子正面朝上点数。...我们看一个思想实验,例如给定一个实验有三枚硬币,第一枚硬币正面出现概率是1/2,第二枚硬币正面出现概率是1/3,第三枚硬币证明出现概率是1/4....随机抽样引入了不确定性,就好像每次抛硬币得到结果都可能不一样,但这些不确定性肯定遵循给定概率。现在我们看看如何训练编码器让它满足(10)第二部分取值尽可能小。由于编码器模拟是正太分布函数 ?

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    从香农熵到手推KL散度:一文带你纵览机器学习信息论

    使用一个没有偏畸硬币做实验时,每次抛掷得到正面朝上和反面朝上概率都是 50%,我们会得到最大意外性,因为在这种情况下硬币抛掷结果可预测性是最小。...图 2(B)高斯概率密度函数就是对那种经常同一面朝上,但不总是同一面朝上情况模拟。最后,图 2(C)描述是一个均匀分布概率密度函数,它对应着均匀信息,和我们没有偏畸硬币是类似的。 ?...信息论,这个指的是:如果用「错误」编码方式 q(而不是 p)去编码服从 q 分布事件,我们所需要 bit 机器学习,这是一个衡量概率分布相似性有用工具,而且经常作为一个损失函数。...离散型变量情况下,KL 散度衡量是,当我们使用一种被设计成能够使得概率分布 Q 产生消息长度最小编码,发送包含由概率分布 P 产生符号消息时,所需要额外信息。...若给定训练数据集 D 和特征 A,经验熵 H(D) 表示对数据集 D 进行分类不确定性。而经验条件熵 H(D|A) 表示特征 A 给定条件下对数据集 D 进行分类不确定性。

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