百度试题 结果1 题目找零钱问题用( )算法 A. 贪心算法,能够得到全局最优解 B. 动态规划,不能能够得到全局最优解 C. 贪心算法,不能得到全局最优解 相关知识点: 试题来源: 解析 B.动态规划,不能能够得到全局最优解 反馈 收藏
//这是动态规划，最少硬币问题 include<iostream> include<vector> include <fstream> using namespace std;define MAX 999999 int n,m;int Min(int a,int b){ if(a<b)return a;return b;} // int DP(vector<int> T,int size){ int i,j;vector<int>F1(m+1),F2(m+1);fill(F1....
剪枝:若可兑换的零钱数大于 res 了,那么我们应该剪枝,也就是将将面值较大的零钱减少一张。 3. 动态规划方法 3.1 动规分析 /**动态规划模型构造 * 对于4个城市的情况 城市的邻接矩阵如下: S0 S1 S2 S3 S0 0 3 6 7 S1 5 0 2 7 S2 6 6 0 2 S3 3 3 5 0 */ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
动态规划解找零钱问题实验报告
动态规划之找零钱问题 案例一:有数组penny,penny中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个整数aim(小于等于1000)代表要找的钱数,求换钱有多少种方法。 给定数组penny及它的大小(小于等于50),同时给定一个整数aim,请返回有多少种方法可以凑成aim。测试样例:...
一道面试题,给出1、5、10、20、50、100纸币的张数,再给一个钱数,问能否组成? 能组成的话,输出各个方案用的纸币的张数的和;不能则输出-1。 这道题的很明显是背包问题,涉及到背包问题求方案数、输出具体方案。 动态规划求解背包问题输出方案的话,在于不要使用一维dp,这样动态规划的转移过程就被抹去了,而是用...
找零钱问题可以用动态规划算法求解。() A. 正确 B. 错误 如何将EXCEL生成题库手机刷题 > 下载刷刷题APP,拍照搜索答疑 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: A 复制 纠错举一反三 ()。盆腔外伤首选的检查方法是() A. DR B. MRI C. DSA D. B超 查看完整题目与答案 ( )黄桥烧饼是由...
这很容易。先输入n值，然后从最大面值的人民币开始减。例如：我有238元 减最大面值的第一个。238－100＝138。结果为正数且不为零。然后记录100元张数的变量加1（这些变量都应初始化时为0）继续，138－100＝38.结果正数且不为零，同上100面值变量加1，38－100。结果小于零。不再用100面值的减。
找零钱问题是动态规划经典题目之一。该问题的求解方法，可类比于背包问题（The Knapsack Problem）的求解。图1 动态规划2算法描述与分析 假设零钱的面额为, ,..., (面额升序排列)，需要给出w元的找零,使用各面额的零钱的数量为,,...,.贪心技术解决找零钱问题的思想：想要找补的零钱数量最少，肯定优先使用面额...
斐波那契数的问题,我们容易将其转化为迭代,因为此问题性质很好,每次分支只有2,每个问题直接满足最优自问题性质。但换零钱问题则不然,无法简单的化为尾递归,那么除了将递归转化为迭代外,另一个折衷的优化技巧是动态规划。 思路如下: 零钱coin=[c1,c2,c3……] ...