最后求解出来的找零所需的最少的硬币的数目是 4, 根据上面的树可以发现, 具体的分法不是唯一的. 动态规划的要素 DP 用于解决具有以下特征的问题: 最优子结构(最优原理): 问题的最优解决方案中包括子问题的最优解决方案 子问题重叠: 在某些地方, 我们多次解决同一子问题 动态规划的步骤 表征最佳子结构 递归定...
1/**2*3*@paramcoinsValues 可用来找零的硬币 coinsValues.length是硬币的种类4*@paramn 待找的零钱5*@return 最少硬币数目6*/7publicstaticintcharge(int[] coinsValues,intn){8int[][] c =newint[coinsValues.length + 1][n + 1];910//特殊情况111for(inti = 0; i <= coinsValues.length; i+...
如找零16元,贪心策略是10+5+1=16,而当硬币面值为1,5,8,10时,只需两个8元硬币即可满足。 分析 用动态规划的方法,屡次从子问题的最优解中找到当前情况的最优方案。例如,找零16元,可依次查看找零16-1=15元、16-5=11元、16-8=8元、16-10=6元时需要的最少硬币数,在此基础上加一就为当前的最优方案。
动态规划的一种变形,使用自顶向下的策略,更像递归算法。 初始化时表中填入一个特殊值表示待填入,当递归算法第一次遇到一个子问题时,计算并填表;以后每次遇到时只需返回以前填入的值。 实例可以参照矩阵链乘法部分。 1.硬币表示 有数量不限的硬币,币值为25分、10分、5分和1分,请编写代码计算n分有几种表示法。
用动态规划解决问题时,要遵循三个重要步骤: (1) 定义子问题; (2) 实现要反复执行而解决子问题的部分(这一步要参考前一节讨论的递归的步骤); (3) 识别并求解出边界条件。 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d1...dn及其数量,找出有多少种找零...
【动态规划法】硬币找零问题 1、题目如下: 【问题描述】 给定n 种不同面值的硬币,分别记为 c[0], c[1], c[2], … c[n],假设每种硬币的数量是无限的。同时还有一个总金额 k,编写一个动态规划计算出最少需要几枚硬币凑出这个金额 k? 【样例输入】...
硬币找零问题是一个经典的动态规划问题,在这个问题中,我们假设有无限数量的n种面额的硬币,要使用这些硬币组成特定金额(M),我们的目标是找到所需硬币数量的最小值。 问题描述 给定: 一个硬币面额的数组coins(例如 [1, 2, 5]) 一个总金额amount(例如 11) ...
public class CoinsChange { /** * 硬币找零:动态规划算法 * * @param values * :保存每一种硬币的币值的数组 * @param valueKinds * :币值不同的硬币种类数量,即coinValue[]数组的大小 * @param money * :需要找零的面值 * @param coinsUsed * :保存面值为i的纸币找零所需的最小硬币数 */ public ...
1.问题引入 2.动态规划特点 3.递归解法 存在的问题: 4.动态规划步骤 第一步:确定状态 第二步:确定转移方程 第三步:确定初始条件和边界情况 第四步:确定计算顺序 原则:当要计算等式左边F(X)是,右边的应该都已经计算出来了 小结 5.C++实现...
动态规划与分治法不同之处在于分治法是将整体转变为数个相对独立的子问题,求解后组合 而动态规划则是将整体变为相互关联的子问题,通过整体的思想求解。 还是直接po代码吧