首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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。

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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
  2. 云服务器(CVM):提供了可扩展的计算容量,适用于各种规模的应用程序。链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  3. 云数据库 MySQL 版:提供了高性能、可扩展的关系型数据库服务。链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  4. 云存储(COS):提供了安全、可靠的对象存储服务,适用于存储和处理大规模的非结构化数据。链接:https://cloud.tencent.com/product/cos
  5. 人工智能服务:提供了丰富的人工智能能力,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。链接:https://cloud.tencent.com/product/ai_services

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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数字计算硬币表示”

上篇博文 引出了“硬币模型”,从“抛硬币角度描述了计算机数据最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示基本思路。...而一台电脑不管能提供多少硬币,它都是有限,自然,计算硬币体系”所能表达数字范围也是有限。 我们必须接受一个现实:计算机面对整数,只能表达其中有限一部分。...用数学的话来说,每超过 60 你就得减去 60,运用小学除法,实际上最终结果就是: (“第几个刻度出发” + “变化刻度数”) 除以 “表盘总共刻度数” 得到 余数。...4.1 “乘2”与移位 继续介绍浮点数前,需要有一点计算机二进制位运算基础。我们知道,计算,所有的信息都是通过“二进制位”组合去描述。它在数学角度表现为 010101 这样数字。...二进制一样有类似的规律,我们一个二进制位末尾添一个 0,数字值相当于 $*\ 2$,砍掉末尾一位,数字值相当于 $÷\ 2$。

1.6K10

Python数据结构与算法-M个数找K个最小

题目:输入M个数,从中找到K个最小 比如输入10,-9,0,100,90,1,4,-9;找到最小3个为:-9,-9,0 1这道题最坏办法是对M个数进行排序,排序算法最好时间复杂度是o(mlogm...) 2 第二种办法,是对其中K个数进行排序,时间复杂度是o(m*k*logk),这要对比m和k*logk大小,看哪个办法更优 3 对于第二种方法一个优化是,不需要对K个数进行排序,只需要要到这K个数中最大...A,然后下一个跟A对比,比A大则不要,比A小则入选,如此循环;时间复杂度是o(m*k) 4 最后一种是对方法3一个优化,找数组K个数中最大数时,最好时间复杂度是用大根堆方式,时间复杂度是logk...这样最后堆里内容就是要输出内容 下面是第四种方式代码: ''' 查找最小k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小k个。...例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小4个数字为1,2,3和4 ''' def adjustHeap(heap, page): ''' 堆调整 param

1.3K10

【DB笔试面试650】Oracle,如何查询表DML操作数据变化

♣ 题目部分 Oracle,如何查询表DML操作数据变化?...♣ 答案部分 DBA_TAB_MODIFICATIONS视图(基表为SYS.MON_MODS_ALL$)记录了从上次收集统计信息以来表DML操作变化数据,包括执行INSERT、UPDATE和DELETE...默认情况下,数据库每天会将SGA中表DML操作和MON_MODS$表数据合并(MERGE)到MON_MODS_ALL$,也可以通过DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO...需要注意是,作者实际测试过程中发现,Oracle并不是严格按照每15分钟将SGADML刷新到MON_MODS$表,而且也不是严格按照每天1次规律刷新MON_MODS$表数据到MON_MODS_ALL...所以,DBA只需要知道,DML数据是SMON进程从SGA刷新到SYS.MON_MODS$,然后按照一定时间规则刷新到SYS.MON_MODS_ALL$表即可。 ?

2.1K20

LeetCode题组:第322题-零钱兑换

1.题目 难度: 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。..., amount = 11 凑成面值为 11 最小硬币可以由以下 3 者最小值得到: 1、凑成面值为 10 最小硬币 + 面值为 1这一枚硬币; 2、凑成面值为 9 最小硬币 +...面值为 2 这一枚硬币; 3、凑成面值为 6 最小硬币 + 面值为 5 这一枚硬币; 即:dp[11] = min (dp[10] + 1, dp[9] + 1, dp[6] + 1)。...第 1 步:定义「状态」 dp[i]:凑齐总价值i需要最少硬币,状态就是问问题。...0; for(i=0;i<=amount;i++)//状态转移方程 { int number=amount+1; //逐个比较i-coins[j]所需最小硬币

61520

从零钱兑换再看动态规划套路

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。...每次做选择时候,变化只有剩余需要换零数额跟当前硬币索引,所以我们可以用一个二维数组来存储已经算得结果。...那么对于所有可能total ‘t’ (0<= t <= 总换零数目) 和所有可能硬币index (0 <= index < 硬币种类数目),我们有两种选择: 1.跳过当前面额硬币,那么此时我们可以得到最小硬币就是...2.当前硬币面额小于需要换零额度时,我们就用它来换零,在这种情况下,我们就需要拿到能换到剩余数额最小硬币。...那此时最小硬币就是dp[index][t-denominations[index]] + 1。 最终,我们最小硬币一定是这两种选择中最小那一个。

42820

【算法统治世界】动态规划 个人笔记总结

硬币找零问题(Coin Change Problem) 硬币找零问题是一种货币找零问题,通常描述为给定不同面额硬币和一个总金额,求解凑成总金额所需最少硬币个数。...例题:硬币找零 描述:给定不同面额硬币coins和一个总金额amount,返回凑成总金额所需最少硬币个数。 解题思路:定义dp[i]为组合成金额i所需最少硬币个数。...矩阵链乘法问题(Matrix Chain Multiplication Problem) 矩阵链乘法问题是一种动态规划在矩阵乘法应用问题,通常描述为给定一系列矩阵,求解将它们乘在一起最小计算成本。...例题:矩阵链乘法 描述:给定一系列矩阵维度p[1...n],其中p[i]表示第i个矩阵行数和列,求解按照哪种顺序乘这些矩阵,使得计算成本最小。...解题思路:定义dp[i][j]为计算矩阵链p[i...j]最小成本。

6900

一文了解最大似然估计

其中: 因为这个硬币是公平,并且它被扔了10次,我们可以让 和 。 如果我们将这些值插入上面的方程式,让 变化,我们得到图1a分布图。...这里区别在于似然函数数据是固定,而模型参数 是可以变化。 还记得刚才介绍概率质量函数(PMF)时,模型参数是固定,而数据是可以变化。...概率质量函数是给定参数值时,计算随机变量取值概率;而似然函数是给定观测数据时,评估参数值可能性。因此,似然函数通常用于参数估计,而概率质量函数用于描述随机变量分布。...也就是,当我们调整参数值时,对数似然函数如何变化。 我们可以通过对对数似然函数关于 一阶导数进行计算来获得这个信息。 当然,前提是函数是可微分。...请记住,最小值和最大值都将导致一阶导数为零,因此我们需要确保对数似然估计值附近是凹。也就是说,我们希望我们估计值位于峰顶,而不是位于谷底。

37210

玩个游戏来理解交叉熵

每枚硬币被选中概率是1/4,需要2个问题才能猜对。所以猜硬币预期问题是2。...游戏二: 现在,我将从一袋硬币(其中1/2是蓝色,1/4是红色,1/8是绿色,1/8是橙色抽出一枚硬币 。...因此,游戏二使用游戏一策略更糟糕,其中2是使用游戏一策略交叉熵。 因此,对于一个给定策略,交叉熵就是该策略下猜测颜色问题数量期望。对于给定设置,策略越好,交叉熵越低。...最低交叉熵即最优策略交叉熵,也就是上面定义熵。这就是为什么机器学习分类问题中,人们试图使交叉熵最小化。 更正式说,交叉熵是 ?...这样理解比较容易记住: 对数用于计算策略下需要问问题数量,所以 log 里面是你预测概率, 。

51020

LeetCode-322-零钱兑换

# LeetCode-322-零钱兑换 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。...如果满足上述约束条件,计算硬币数量总和并返回所有子集中最小值 for循环每一个硬币,选择0个1面值硬币,判断当前选择情况*面值是否小于等于总面值S,进入下层递归选择硬币应该固定1面值,选择2面值,idxCoin...固定某一面值选择,深度优先穷举后续面值可能选择数目,且硬币选择数目范围在[0,S/xi] 由于有重复计算,所以回溯效率并不是很高 方法2、动态规划-自上而下: 利用动态规划,改进上面的指数时间复杂度解...假设我们知道F(S),即组成金额S最少硬币,最后一枚硬币面值是C。...下列递推关系成立: 在上面的递归树,可以发现有许多子问题被多次计算。例如,F(1)被计算了13次。

50320

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。

72680

LeetCode-322-零钱兑换

# LeetCode-322-零钱兑换 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。...如果满足上述约束条件,计算硬币数量总和并返回所有子集中最小值 for循环每一个硬币,选择0个1面值硬币,判断当前选择情况*面值是否小于等于总面值S,进入下层递归选择硬币应该固定1面值,选择2面值,idxCoin...固定某一面值选择,深度优先穷举后续面值可能选择数目,且硬币选择数目范围在[0,S/xi] 由于有重复计算,所以回溯效率并不是很高 方法2、动态规划-自上而下: 利用动态规划,改进上面的指数时间复杂度解...假设我们知道F(S),即组成金额S最少硬币,最后一枚硬币面值是C。...下列递推关系成立: 在上面的递归树,可以发现有许多子问题被多次计算。例如,F(1)被计算了13次。

47410

八十九、动态规划系列背包问题之完全背包

完全平方 给定正整数 n,找到若干个完全平方(比如 1, 4, 9, 16, ...)使得它们和等于 n。你需要让组成和完全平方个数最少。...示例 2: 输入: n = 13 输出: 2 解释: 13 = 4 + 9 首先,明确dp,然后找dp转移方程。 这里,dp[i]:表示完全平方和为i 最小个数。...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。...# 第一步:定义dp数组或变量,首先明确题目说每种硬币数量是无限,但是会给定一个固定 amount 金额,我们需要用最少硬币凑出这个金额,如果是01背包问题就是[0]开始; #...完全背包求最小,那么初始就要时最大 dp = [float('inf')] * (amount + 1) # 计算起点 0 块钱当然是 0 dp[0]

27830

矩阵乘法Strassen算法+动态规划算法(矩阵链相乘和硬币问题)

矩阵乘法Strassen 这个算法就是矩阵乘法采用分治法,能够有效提高算法效率。...矩阵链乘法 如果要求n个给定序列矩阵相乘乘积(比如ABCDEFG),矩阵具有结合律,所以计算步骤有很多种选择,但如果结合律用不好会产生比较大代价 了解这个咱们要研究算法是干啥之前,先了解几个概念...1、矩阵相容:也就是两个矩阵要能够相乘,即A等于B行数 2、标量乘法:若A是p*q,B是 q*r,则A*B代价就是其标量乘法,也就是pqr 所以要求n个给定序列矩阵相乘乘积,我们要研究使得该成绩代价最小...,你应该做就是给它大括号,决定计算顺序,使得计算代价最小                 这个就是m[ ][ ]算法    int t= m[i][k]+ m[k+1][j]+p[i-1]*p...,从小到大算就OK了,按照斜线顺序算,i和j挨着越近越好算,先算对角线,全是0,再算m[1][2],m[2][3],m[3][4]...以此类推,因为后边计算斜线,会用到上一条斜线上那些 比如算

3.8K60

一文带你入门动态规划

计算fib(5)就必须计算fib(4)和fib(3) 要计算fib(4)就必须计算fib(3)和fib(2) 如果fib(4)已经计算过fib(3)那么fib(5)中就不必重复计算fib(3)了,...2.解法二,备忘录解法 解法1我们也介绍了暴力解法存在问题,及其问题存在原因,那么解法二我们就通过加上备忘录方式,来避免重复计算,这样可以大大提高解题效率 代码 class Solution.../problems/coin-change/ ** 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。 你可以认为每种硬币数量是无限。...函数含义来表现“状态”和选择 分析 1.最基本条件即 钱金额为0时候所需硬币0 2.状态就是钱总金额,随着决策树一层一层决策,金额不断减少 3.发生状态变化条件,每选择一枚硬币就减少一定金额

39420

入门 | 初学机器学习:直观解读KL散度数学概念

对于有两个可能输出硬币,我们假设硬币正面向上概率为 p,并且进行了 n 次尝试,那么其中成功 k 次概率为: ? 公式解读 这里说明一下二项分布每一项含义。第一项是 p^k。...那么当 p=0.5 时(正面和背面向上概率一样),方差最大;当 p=1 或 p=0 时(只能得到正面或背面一种),方差最小。 回来继续建模 现在我们已经理解了二项分布,接下来回到我们之前问题。...首先让我们计算蠕虫牙齿期望数量: ? 有了均值,我们可以计算 p 值: 均值 = np 5.44 = 10p p = 0.544 注意,这里 n 是指在蠕虫中观察到最大牙齿。...从抛硬币角度看,这就类似于: 假设我抛 10 次硬币,观察到 k 次正面向上概率是多少? 从形式上讲,我们可以计算所有不同 k 值概率 ? 。其中 k 是我们希望观察到牙齿数量。 ?...这就是 KL 散度用武之地。KL 散度形式上定义如下: ? 其中 q(x) 是近似分布,p(x) 是我们想要用 q(x) 匹配真实分布。直观地说,这衡量给定任意分布偏离真实分布程度。

58450

入门 | 初学机器学习:直观解读KL散度数学概念

对于有两个可能输出硬币,我们假设硬币正面向上概率为 p,并且进行了 n 次尝试,那么其中成功 k 次概率为: ? 公式解读 这里说明一下二项分布每一项含义。第一项是 p^k。...那么当 p=0.5 时(正面和背面向上概率一样),方差最大;当 p=1 或 p=0 时(只能得到正面或背面一种),方差最小。 回来继续建模 现在我们已经理解了二项分布,接下来回到我们之前问题。...首先让我们计算蠕虫牙齿期望数量: ? 有了均值,我们可以计算 p 值: 均值 = np 5.44 = 10p p = 0.544 注意,这里 n 是指在蠕虫中观察到最大牙齿。...从抛硬币角度看,这就类似于: 假设我抛 10 次硬币,观察到 k 次正面向上概率是多少? 从形式上讲,我们可以计算所有不同 k 值概率 ? 。其中 k 是我们希望观察到牙齿数量。 ?...这就是 KL 散度用武之地。KL 散度形式上定义如下: ? 其中 q(x) 是近似分布,p(x) 是我们想要用 q(x) 匹配真实分布。直观地说,这衡量给定任意分布偏离真实分布程度。

97130

力扣每日一刷(2023.9.14)

问题会产生何种变化?如果允许负数出现,需要向题目中添加哪些限制条件? 思路 题目中说到:从 nums 找出并返回总和为 target 元素组合个数。...计算并返回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 。 你可以认为每种硬币数量是无限。...注意: 因为要获取最少硬币个数 ,所以初始化dp数组时候需要将其赋予最大值, 这样才能再每次递推时候获取最小值(也就是最少使用硬币个数) 对于dp[0]初始化,这里给dp[0] = 0,按照题意总金额为...表示 凑成总金额为i所需要最少硬币为 dp[i] //需要计算最大硬币面值 for(int i = 0;i < dp.length; i++){..., 所以我们初始化dp[i]时候, 需要将其赋值为MAX_VALUE, 这样才能实现min(dp[j],dp[j-i*i] + 1)时候取最小值。

8510

每日手撕一道算法题-322.零钱兑换

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

67440

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 ?

56321

LeetCode 训练场:322. 零钱兑换

描述 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。...实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 确定 base case,目标金额为 0,返回 0; 确定【状态】,即原问题和子问题中变化变量。...毫无疑问,此时【状态】为目标金额 amount; 确定【选择】,导致【状态】产生变化行为。设么会导致目标金额发生变化?答案是硬币,没选择一枚硬币,就会导致目标金额减少。...){ return 0; } // 数组大小为 amount + 1 int[] dp = new int[amount + 1]; // 外层循环遍历所有状态所有取值...<= amount; i++){ // 数组初始值也为 amount + 1 dp[i] = amount + 1; // 内层循环循环求所有选择最小

18530
领券