C语言找零钱问题贪心算法 找零钱问题是一个经典的贪心算法问题。示例代码使用贪心算法从最大面额硬币开始尝试找零,以减少硬币数量。贪心算法并不总是找到最优解,但在许多情况下可以找到接近最优解的解。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的算法,如动态规划或回溯算法。回溯法通过穷举所有可能组合来找出最优解,而...
动态规划简称DP,是一种求解最优化问题的一种常用策略,它会尝试每一种选择,来获取解决问题的最优解。 我们下面通过之前在贪心策略里面的提到的找零钱的例子,来探讨动态规划。我们先来回顾下找零钱这个问题。 假设有25分、20分、5分、1分的硬币,现要找给客户41分的零钱,如何办到硬币个数最少? 在贪心策略文章中...
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。
C 语言编写凑硬币的代码通常是指编写一个程序,该程序可以计算给定金额的零钱用最少的硬币来凑成。这个问题通常被称为“找零钱问题”或“凑零钱问题”。 一种常见的解决方法是使用贪心算法。贪心算法是一种在每一步都选择当前状态下最优解的算法。对于凑硬币问题,可以按照从大到小的顺序依次选择面值最大的硬币,直...
贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择;回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回...
找零兑换-动态规划 递归可视化 简单螺旋图 分形树:自相似递归图像 谢尔宾斯基三角 分治策略 优化问题和贪心策略 递归 递归定义 递归是一种解决问题的方法,其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题,持续分解,直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决。
L3-001 凑零钱 查看题解 01背包,动态规划 L3-002 堆栈 查看题解 树状数组 L3-003 社交集群 查看题解 并查集 L3-004 肿瘤诊断 查看题解 广度优先搜索BFS L3-005 垃圾箱分布 查看题解 Dijkstra算法 L3-007 天梯地图 查看题解 Dijkstra算法 + DFS,最短路径 L3-008 喊山 查看题解 广度优先搜索BFS L3-010 ...
问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法...
问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法...
3. 下面是一些常见的算法问题的题单: - 贪心算法:找零钱问题、背包问题、区间调度问题等。 - 动态规划算法:最长递增子序列、0-1背包问题、最大正方形等。 4. 下面是一些经典的算法竞赛训练题目集合: - ACM-ICPC Regional Contests - Codeforces - AtCoder - TopCoder 5. 下面是一些在线学习资源: - LeetCode...