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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。...将不同面额的硬币抽象为成不同的物品,面额为物品的重量,amount为最大容量,每个物品的价值均为一,如此该问题就可以转化为求解恰好装满背包能获得最低的价值问题。...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。假设每一种面额的硬币有无限个。...“物品”的组合问题,并且组合时对于“物品”的选择有约束,可以将该问题转化为背包问题求解。

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找零问题与动态规划

后来我发现在 leet code 也有类似的题,是个找零问题,就是不同面值的硬币组合成一个数有多少种情况。...你可能会问我们要的是 dp[5],中间的 dp[1]dp[2]...dp[4] 有什么用,其实这就是动态规划的精髓,会把子问题的解记录(缓存)下来,因为这些子问题会在计算过程中多次用到,就不需要每次都计算了...上述解法的大体思路其实和下面这个朴素递归是相似的,都是把问题分解为子问题进行求解,动态规划强就强在会缓存子问题的解避免重复计算从而提高效率。...else return countChange(money - coins[0], coins) + countChange(money, coins.slice(1)) } 以后当你碰到一个问题...,它可以分解为多个子问题,并且子问题有重叠时,就用动态规划吧。

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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。...思考这道问题可以有很多不同的思路, 笔者主要采用两种方法来解决这个问题: 1. 动态规划法 2. 贪心算法 接下来笔者具体介绍这两种算法的思路和实现代码. 1....动态规划法 动态规划的思想是把一个复杂问题分解为多个子问题,通过解决一个个子问题,再把子问题合并比较,从而解决复杂问题的思想。...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

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leetcode-860-柠檬水找零

你必须给每个顾客正确找零,也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。 注意,一开始你手头没有任何零钱。 如果你能给每位顾客正确找零,返回 true ,否则返回 false 。...由于所有客户都得到了正确的找零,所以我们输出 true。...如果你能顺利完成所有找零工作(意味着第一个顾客只能给5元,方便你后续找零),那么返回true,如果不能完成所有找零工作,返回false。 2....每次有顾客来,判断要找多少零钱,检查一下当前的零钱能不能还,可以就找零,接着下一个顾客。 在找零的过程中,当顾客给了20元,我们优先使用10元和5元的组合找零给顾客,而不是3张5元。...因为5元的零钱更为重要,当顾客使用10元的时候,我们只能找零5元零钱。 如果优先使用3张5元去找零,那么极有可能最终剩下一大堆10元,而当顾客掏出10元购买柠檬水,我们却没有5元零钱来找零

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柠檬水找零,也能贪心

你必须给每个顾客正确找零,也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。 注意,一开始你手头没有任何零钱。 如果你能给每位顾客正确找零,返回 true ,否则返回 false 。...由于所有客户都得到了正确的找零,所以我们输出 true。...由于不是每位顾客都得到了正确的找零,所以答案是 false。...这道题目刚一看,可能会有点懵,这要怎么找零才能保证完整全部账单的找零呢? 但仔细一琢磨就会发现,可供我们做判断的空间非常少! 只需要维护三种金额的数量,5,10和20。...因为美元10只能给账单20找零,而美元5可以给账单10和账单20找零,美元5更万能! 所以局部最优:遇到账单20,优先消耗美元10,完成本次找零。全局最优:完成全部账单的找零

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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」

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。...,你猴子摘香蕉、硬币找零、爬楼梯等。...这类问题的共同点就是你要问题解决问题,也就是说你要恰好把问是不多不少地解决,不管你怎么摘香蕉,不管你一次 是摘几个,你得把香蕉摘完。你得恰好找别人那么钱,不能多也不能少。爬楼梯也一样啰。。...反下是解决问题。 这个不像背包问题,因为背包是不一定能装满的,也就是结束条件是不确定的。 但是我们不要管是不是恰好,因为我们采用了梯归。...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。。

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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?...this->changeMethod;     } } $change = new Change([ 2, 5, 10]); var_dump($change->change(89)); // 这时候有个问题就是...动态规划 在上面的从大到小进行做除数运算,获得一个找零解之后,我们现在研究另一个问题: 当钞票金额只有3,5,需要找零11元时,你会发现上面的算法根本算不出结果,因为它不管从大到小进行除数找零,还是从小到大进行除数找零都不能找到结果...                $quotient = floor($moneyNum / $faceValue);//做除数运算,这里有着最大面值的解,但是因为规划问题,如果$quotient过大可能会造成无解...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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