硬币变化：重叠的子问题是什么？
这是uva问题的根源。在线法官。组织机构
这个问题基本上是说：
给定N笔必须给的钱！！我们需要找出我们能给多少最低硬币，以及这些硬币的总价值，这样使用n个给定面额给的额外金额就最小了！
例如：
1400 -> N
3 -> no of denominations
500
1000
2000
Output: 1500 2
我的问题是：
这里的重叠子问题是什么？
我的意思是：
有重叠的子问题吗<因为我找不到任何。。。
共有1个答案
重叠的子问题是硬币/钞票的最小数量，总和为特定的美分数。
for coin_value in coins(sorted)
for sum where num[sum] is valid
num[ sum + coin_value ] = Min( num[sum + coin_value], num[sum] + 1 )
请参阅：动态编程硬币更换有限硬币
问题的约束条件足够低，您可以使用该问题的公认答案。唯一的区别是，您计算出最低数量的硬币/纸币，以达到目标价格，然后继续超过目标价格。填充完数组后，从目标价格开始，然后向上，直到找到有效答案。
对硬币/钞票进行排序，从最大面额开始，然后往下走。
（我的解决方案在UVa上被接受。）
-
我需要编写一个算法，它接收一个数字和一个数字列表，并从列表中返回可能的数字组合的数量，从而可以创建和数。例如：def coin（5，[1,2,5,6]应该返回数字4，因为列表中有4种可能的组合可以一起创建数字5。下面是我尝试过的代码，但它不起作用。输出是6而不是4，我希望您能帮助我理解为什么。
-
我试图解决的问题是：给定一个硬币列表和一个总和，找出所有可能的方法来使用这些硬币形成总和（你可以无限时间使用一个硬币），例如：4和[1,2,3]将给出答案[1,1,1,1,1]，[1,1,2]，[2,2]，[1,3]（这里有三种类型的硬币，价值为1,2和3）。以下是我对这个问题的尝试： 在这里，我尝试使用动态编程来跟踪我已经尝试过的值。我得到的答案是： 这当然是错误的。程序运行后备忘录的演变为：
-
我们得到了一套面额和总额。 每种面额的无限硬币都可以买到 所有面额都是5的幂 我们必须找到总数所需的最低硬币数量。 我想知道解决方案背后的逻辑。提前感谢。
-
给定一个值N，如果我们想改变为N美分，并且我们有无限量的S={S1，S2，...，Sm}值的硬币，我们有多少种方法可以改变？硬币的顺序并不重要。不过还有一个额外的限制：你只能用正好是K的硬币换零钱。 例如，对于N=4，k=2和S={1,2,3}，有两个解：{2,2}，{1,3}。所以输出应该是2。 解决方案： 以上是递归解决方案。但是，我需要有关动态规划解决方案的帮助： 让表示与元素和硬币的总和。
-
为了使动态规划适用，一个问题必须具有两个关键属性:最优子结构和重叠子问题[1]。对于这个问题，我们将只关注后一个属性。 重叠子问题有多种定义，其中两个是： 如果一个问题可以分解为多次重用的子问题，或者问题的递归算法一遍又一遍地解决同一个子问题，而不是总是产生新的子问题，那么问题就被称为具有重叠的子问题[2]。 要应用动态规划，优化问题必须具备的第二个要素是子问题的空间必须“小”，因为问题的递归算法
-
所以我对编码不熟悉，我得到了一个任务，我需要做一个程序，用四分之一、一角、五分和一美分给不到一美元的零钱。然而，作业希望程序打印所需的最低硬币数量（例如，如果我输入58美分，那么输出应该是“2个25美分，1个镍和3个便士”，而不是“2个25美分，0个10美分，1个镍和3个便士”。本质上，如果没有某种硬币，那么程序就不应该打印它）。我一直在想如何制作它，这样程序就不会打印任何不必要的硬币。 这就是我