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硬币找零问题

硬币找零问题是一种经典的背包问题。 顾名思义,就是你去商店买完东西,售货员会给你用若干枚硬币找钱,如何使用这些硬币完成找零。...问题一:组成当前值所需最少的硬币数目 给定不同面额的硬币 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的最少的硬币个数。...该问题的一个简化版,当一个大面值的硬币总是可以由小面值的硬币组合而成时(即参考软妹币),可以使用一种贪心策略即优先使用大面值的直到不能使用再使用小面值的,如此的到的即为最少硬币花费数目。...定义dp[i] [j] 为当前可以使用下标为0~i - 1的硬币,组成金额 j 的最小硬币数目。...-1 : dp[amount]; } } 上述为空间压缩之后的代码。 问题二:凑成当前值的组合的数目 给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。

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javascript经典算法之最小硬币找零问题

正文 笔者抽空总结了几个比较经典且实用的算法, 最少硬币找零问题 是本文介绍的第一道算法题: 问题:给出要找零的钱数amount以及可用的硬币面额c1, c2, c3, ..., 求所需的最少硬币个数。...硬币找零问题也可以用该思想来解决,首先按照正常的逻辑,我们可以先计算在给定金额amount和给定面额下,一共有几种找零方法,然后求出长度最短的找零方案。...当我们使用动态规划来解决该问题时,我们可以将其分解成几个子方案,最终通过条件判断最优方案,具体实现代码如下: // 硬币找零算法 function MinCoinChange(coins) { let...,从而实现总硬币数最小的目的。...其思想非常简单,我们直接上代码: // 最少硬币找零 - 贪心算法 function MinCoinChange1(coins) { return function(amount) { let

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    钞票找零-贪心,动态规划算法

    钞票找零问题是一个非常古老的问题,百度那些都有,本文将一步步的讲解关于钞票找零的算法以及优化过程. 贪心算法 假设有1,2,5,10面值的钞票,现在需要找零89元,我们该怎么做呢?...这时候我们就需要用到贪心算法 贪心算法是指,在每一次情况下,都选择当前最优的解进行处理, 在这个场景里面,最优的解就应该是从大到小进行找零了,89块钱,先找最大面值的50块钱,然后找10块钱的,以此类推...(11-3*3=2,11-2*5=1),但其实11元是有解的(2*3+5) 这时候,我们需要在贪心算法的基础上,进行相应的规划(当每次找一个最优解时,尝试通过该解之后继续寻找,但是找零方法只记录到缓存中...通过上面的算法,我们实现了简单的动态规划 使其在面额为3,5,找零11元的情况下,被金额5"贪心迷惑",找2个金额5,导致算法无解 这个算法实现了在这种情况下,不贪心,不被眼前的2*5迷惑,为了"大局...当面额只有1,30,50,找零90的情况下,根据贪心+规划算法,我们能得到50*1+30*1+1*10的情况,这需要用到12张钞票,但是实际情况我们只需要找30*3,3张钞票即可解决该问题.这代表着我们需要完全遍历所有能找零的方法

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    js算法初窥05(算法模式02-动态规划与贪心算法)

    这么说有点懵逼….那么我们试试用动态规划来解决一些经典的问题。 一、最少硬币找零问题 最少硬币找零问题是硬币找零问题的一个变种。...硬币找零问题是给出要找零的钱数,以及可用的硬币面额以及对应的数量,找出有多少种找零的方法。最少硬币找零问题则是要找出其中所需最少数量的硬币。...比如我们有1,5,10,25面额的硬币,如果要找36面额的钱,要如何找零呢?答案是一个25,一个10,一个1。这就是答案。那么如何把上面的问题转换成算法来解决呢?...毕竟有了计算机很快速简单的就可以得到结果,不用我们再费力地用人脑去解决问题了,下面我们就来看一下代码: //最少硬币找零 function MinCoinChange(coins) { // coins...,那么我们再来看看如何用贪心算法求解最少硬币找零的问题。

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    浅析常见的算法范式

    本文讨论一些常用的算法范式,例如 分治算法 动态规划 贪婪算法 回溯算法 分治法 在排序算法中,合并和快速排序这两种算法的共同点就是分而治之的算法。...算法逻辑分为三个步骤: 定义子问题。 重复解决子问题。 识别并解决基本问题。 动态规划案例:最小硬币找零问题 这是一个名为为硬币找零问题的常见面试题。...硬币找零问题是给定找零的金额,找出可以用多少特定数量的硬币来找零的方式。最小硬币找零问题只是找到使用给定面额的钱所需的最少硬币数量。...为了防止重复计算,用到了一个 cache 。makeChange 函数是递归实现的,它是一个内部函数,可以访问 cache。...贪心算法倾向于简单直观,但可能不是整体最优的解决方案。 贪心算法案例:最小硬币找零问题 上面用动态规划解决的硬币问题也可以用贪心算法解决。这个解决方案的是否能得到最优解取决于所采用的面额。

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    猴子摘香蕉问题python_硬币找零&&爬楼梯&&猴子摘香蕉「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 硬币找零&&爬楼梯&&猴子摘香蕉 假设有几种硬币,如1、3、5,并且数量无限。请找出能够组成某个数目的找零所使用最少的硬币数。...” #include intmain(){ intcoin[3]={1,3,5}; CoinProblem(coin,3,5,0); std::cout< } 这些问题都是一类问题,你猴子摘香蕉、硬币找零...因为递归的好处是把所有能考虑的问题都考虑了,包括恰好解决问题和 把问题所要求的多,或者少。。...于是我们可能通过自己的限定条件来限制要计数的情况。...特注意的是: ​由于我自己的疏忽,导致在以前写这些代码的时候出了些小问题,以前我是这样写的 voidCoinProblem(int*coin,intLength,intValue,intcount){

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    Python高级算法——贪心算法(Greedy Algorithm)

    Python中的贪心算法(Greedy Algorithm):高级算法解析 贪心算法是一种优化问题的解决方法,它每步选择当前状态下的最优解,最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。...贪心算法的定义 贪心算法是一种每一步都选择当前状态下的最优解,从而期望通过一系列局部最优的选择得到全局最优解的算法设计方法。它通常适用于具有最优子结构性质的问题。 算法思想 2....贪心算法的具体应用 3.1 找零钱问题 找零钱问题是贪心算法的一个典型应用场景。通过选择面值最大的硬币,尽量减少找零的硬币数量。...,如找零问题、活动选择问题、最小生成树等。...在Python中,我们可以应用贪心算法解决各种问题,如找零问题、活动选择问题等。理解贪心算法的基本概念和算法思想,对于解决一些具有贪心选择性质的问题具有指导意义,能够提高算法的效率。

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    数据结构与算法入门手册

    贪心算法:在当前选项中做最佳选择,典型例子硬币找零、最小生成树。通过局部最优解得到全局最优,但不一定最优,需证明贪心策略的正确性。...动态规划:通过拆分为子问题并保存子问题解避免重复计算,典型例子背包问题、最长公共子序列。需定义状态转移方程并初始化 base case。...:在当前做最佳选择,典型例子硬币找零、最小生成树。...硬币找零:每次取面值最大的硬币,直到零钱数为0。 Prim算法:每次选取与当前树相连的权值最小的边,直到所有点被选取。 分治算法:通过递归将问题划分为相同或相似子问题,典型例子二分查找、快速排序。...KMP算法优化了暴力匹配算法。 KMP算法:通过生成前缀函数 skipi表示模式串中i之前的字符串中最长的相同前后缀长度, 降低回溯次数。 排序:给元素序列按一定顺序进行排列。

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