当前位置: 首页 > 编程笔记 >

JS使用贪心算法解决找零问题示例

田鸿彩
2023-03-14
本文向大家介绍JS使用贪心算法解决找零问题示例,包括了JS使用贪心算法解决找零问题示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

本文实例讲述了JS使用贪心算法解决找零问题。分享给大家供大家参考,具体如下:

前面介绍了JS贪心算法解决背包问题,这里再来看看找零问题的解决方法。

在现实生活中,经常遇到找零问题,假设有数目不限的面值为20,10,5,1的硬币。 给出需要找零数,求出找零方案,要求:使用数目最少的硬币。

对于此类问题,贪心算法采取的方式是找钱时,总是选取可供找钱的硬币的最大值。比如,需要找钱数为25时,找钱方式为20+5,而不是10+10+5。

贪心算法还是很常见的算法之一,这是由于它简单易行,构造贪心策略不是很困难。

可惜的是,它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。

<script>
 var money= [20,10,5,1];
 /*
  * m[]:存放可供找零的面值,降序排列
  * n:需要找零数
  */
 function greedyMoney(m,n){
  for(var i=0;i<m.length;i++){
    while(n>=m[i] && n>0){
    document.write(m[i]+" ");
    n = n-m[i];
    }
  }
  document.write("<br>");
  }
  greedyMoney(money,73);
  greedyMoney([25,10,1],63);
</script>

结果是:

20 20 20 10 1 1 1
25 25 10 1 1 1

需要说明的是,在一些情况下,找零钱问题使用贪心算法并不能得到整体最优解,其结果可能只是最优解的很好近似。

比如,如果提供找零的面值是11,5,1,找零15。

使用贪心算法找零方式为11+1+1+1+1,需要五枚硬币而最优解为5+5+5,只需要3枚硬币。

更多关于JavaScript相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《JavaScript数据结构与算法技巧总结》、《JavaScript数学运算用法总结》、《JavaScript排序算法总结》、《JavaScript遍历算法与技巧总结》、《JavaScript查找算法技巧总结》及《JavaScript错误与调试技巧总结》

希望本文所述对大家JavaScript程序设计有所帮助。

 类似资料:
  • 本文向大家介绍JS基于贪心算法解决背包问题示例,包括了JS基于贪心算法解决背包问题示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了JS基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 贪心算法:在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 寻找最优解的过程,目的是得到当前最优解 部分背包问题:固定容

  • 本文向大家介绍Python基于贪心算法解决背包问题示例,包括了Python基于贪心算法解决背包问题示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有

  • 主要内容:贪心算法的实际应用《 算法是什么》一节讲到,算法规定了解决问题的具体步骤,即先做什么、再做什么、最后做什么。贪心算法是所有算法中最简单,最易实现的算法,该算法之所以“贪心”,是因为算法中的每一步都追求最优的解决方案。 举个例子,假设有 1、2、5、10 这 4 种面值的纸币,要求在不限制各种纸币使用数量的情况下,用尽可能少的纸币拼凑出的总面值为 18。贪心算法的解决方案如下: 率先选择一张面值为 10 的纸币,可以

  • 以人民币的硬币为例,假设硬币数量足够多。要求将一定数额的钱兑换成硬币。要求兑换硬币数量最少。 思路说明: 这是用贪婪算法的典型应用。在本例中用python来实现,主要思想是将货币金额除以某硬币单位,然后去整数,即为该硬币的个数;余数则做为向下循环计算的货币金额。 这个算法的问题在于,得出来的结果不一定是最有结果。比如,硬币单位是[1,4,6],如果将8兑换成硬币,按照硬币数量最少原则,应该兑换成为

  • 我试图用Python 3.x中的贪婪算法解决背包问题。下面是我的代码,以及我用来测试它的示例案例。每个示例案例的形式为行[0]=最大权重,行[1:]的形式为(权重,值。) 成功案例1: 上一次我在重写程序之前出现这样的错误,是在与int类型进行斗争。这一次似乎是在断绝关系,但我不确定如何修复它。非常感谢任何帮助。我只知道当我看到它的时候这会是一个简单的解决方案... 编辑:这必须与我的列表如何排序

  • 本文向大家介绍Python解决走迷宫问题算法示例,包括了Python解决走迷宫问题算法示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python解决走迷宫问题算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题: 输入n * m 的二维数组 表示一个迷宫 数字0表示障碍 1表示能通行 移动到相邻单元格用1步 思路: 深度优先遍历,到达每一个点,记录从起点到达每一个点的最短步数 初始化案例: