我试图用记忆和递归来解决硬币兑换的问题。但是我的代码中有一些小故障,它给了我错误的输出。
public static int coinChangeMemo(int coins[], int n) {
int [][] memo = new int[n+1][coins.length+1];
for (int row = 0; row < memo.length; row++) {
for (int col = 0; col < memo[row].length; col++) {
memo[row][col] =-1;
}
}
return coinChangeMemoHelper(coins, n, 0, memo);
}
private static int coinChangeMemoHelper(int coins[], int n, int index, int memo[][]) {
if(n == 0) {
return 1;
}
if(index >= coins.length) {
return 0;
}
if(n <= 0) {
return 0;
}
if(memo[n][index] != -1) {
return memo[n][index];
}
int withUsingCurrent = coinChangeMemoHelper(coins, n-coins[0], index, memo);
int withoutUsingCurrent = coinChangeMemoHelper(coins, n, index+1, memo);
memo[n][index] = withUsingCurrent + withoutUsingCurrent;
return withUsingCurrent + withoutUsingCurrent;
}
public static void main(String[] args) {
//coins denominations are 1, 2
int coins[] = {1,2};
//i want a change of 4
int sum = 4;
System.out.println(coinChangeMemo(coins, sum));
硬币面额1,2
我要一笔4英镑的总数。
可能的方法是
我期望输出3,但它返回5
你需要对你的代码做2个修改:-
我试图找出如何解决一个问题,这似乎是一个常见算法问题的棘手变化,但需要额外的逻辑来处理特定的需求。 给定一个硬币列表和一个数量,我需要计算使用无限量可用硬币提取给定数量的可能方法的总数(这是一个典型的改变决策问题)https://en.wikipedia.org/wiki/Change-making_problem 使用动态规划(dynamic programming)轻松解决,同时满足一些附加要
我正在做一个java分配,在那里你输入一个对象的价格和一个理论客户交给你的物品的金额。然后程序返回你欠他们的钱,并将其分解为你应该给他们的美元、二十五美分、一角美分、五美分和便士。
我有这样的数据集: 长度:233333450560650780限制:5400 现在我的问题是,从设定的最高长度到最低长度中选择项目,以弥补限制或尽可能接近。 我知道背包和最小硬币兑换都能解决我的问题。我想知道哪个更好。 请注意,硬币变化是使用贪婪算法,背包使用动态编程
问题是用硬币、一角硬币、五分硬币和一便士来换零钱,并且使用最少的硬币总数。在四个面值分别是硬币、一角硬币、五分硬币和一便士的特殊情况下,我们有c1=25、c2=10、c3=5和c4=1。 如果我们只有四分之一硬币、一角硬币和一分硬币(没有五分镍币)可供使用,贪婪算法将使用六枚硬币——四分之一硬币和五便士——兑换30美分,而我们可以使用三枚硬币,即三个一角硬币。 给定一组面额,我们如何判断贪婪方法是
问题内容: 为此,我想将硬币兑换功能转换为记忆功能 ,因此我决定使用字典,以便字典中的键将是硬币,而值将是包含所有可更改“钥匙”的硬币的列表。硬币。 我所做的是: 我想得到一些建议,或者也许有另一种方法可以做到这一点。 谢谢。 编辑 备注版本: 问题答案: 当您可以只使用通用的预先编写的装饰器时,不必编写专门的记忆装饰器。例如,直接来自 PythonDecoratorLibrary 的以下 代码
本文向大家介绍手写代码:有三种面值的硬币k1 < k2 < k3 ,找k面值的零钱,最少需要多少硬币相关面试题,主要包含被问及手写代码:有三种面值的硬币k1 < k2 < k3 ,找k面值的零钱,最少需要多少硬币时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 假设有1 元,3 元,5 元的硬币,假设一个函数 d(i) 来表示需要凑出 i 的总价值需要的最少硬币数量。 当i = 0 时, d