然后再做一个if判定,判定此时方案是否可以正好凑出n,如果是则记录下来(printf),如果不是,则相应硬币个数++,进入下一个循环。 三、数据结构 用int表示组合,三重for循环遍历出答案。 四、算法分析 1.算法优化 我的起初想法是,使用三重循环来枚举这三种面值,abc的循环范围都是0～n。提交后结果如下: ...
首先,硬币面值必须有1,否则无法组合1(其实只要有了1,便可以组合出任意面值)。 用sum表示当前能组合的最大面值,即可以组合1~sum的所有面值。 当sum ≥ m时,就停止组合。 当sum < m时,要继续组合,即组合sum + 1,我们事先把不同面值的硬币排序,从这里面找到满足 ≤ sum + 1的最大面值的硬币,为什么需要是...
第1列i代表当前行数(行数从001开始,固定3个字符宽度,宽度不足3的用0填充),后面3列a, b, c分别代表1角、2角、5角硬币的个数(每个数字固定12个字符宽度,宽度不足的在左边填充空格)。 说明: 0.标题样式,其中自选部分可没有。文档中几处【...】,【...】要有!!! 算法交流:空格+编目编号ID+空格+题目...
int coin[] = { 1, 5, 10, 20, 50, 100 }; // dp[i][j]表示用前i种硬币凑成j元的组合数 long[][] dp = new long[7][n + 1]; for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[0][i] = 0; // 用0种硬币凑成i元的组合数为0 } for (int i = 0; i <= 6; i++) { dp[...
求所有可能的组合数,就是求满足前面等值的系数{x1, x2, ..., xm}的所有可能个数。 [思路1]当然我们可以采用暴力枚举,各个系数可能的取值无非是x1 = {0, 1, ..., sum / V1}, x2 = {0, 1, ..., sum/ V2}等等。这对于硬币种类数较小的题目还是可以应付的,比如华为和创新工厂的题目,但是复杂...
硬币面值组合的算法题解 动态规划的方法,是将m*n(m表示硬币的种类,n表示所要组成的和)的辅助数组, 个人觉得这样的方法的缺点是 较难理解,计算时间和辅助空间占用较多 这样的方法是用递归的方式实现,个人认为此方法在克服动态规划的缺陷上有较好的表现
由此可见,我们每次要选择的硬币面值,要能够使它和我们手上的金额组成的最大金额最大(贪心算法)。 如果上面的最后一步里,我们还有面值11的硬币可供选择,我们该不该选择呢?答案是,应该选择。因为我们之前可以组合出的金额是1到10,那么金额11就只需要一枚面值11就可以,而最大到1+1+3+5+11=21,都可以使用它们组...
每种硬币可选0~2个,共三种选法。排列组合共3^logN种。 回溯法:耗费略优于暴力解法 import java.util.Scanner; public class Main { private static int n; //支付数 private static int count=0; private static int[] p=null; //p[i]记录2^i元的硬币用了多少个,取值0~2 //初始化数组大小 ...
初中学的挺简单 2的的6次方 64种 2个就是4种 3个8种 4个16种 5个32 6个就64了
动态规划-找零算法 | 给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。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的数量是无限的。