我一直在使用动态规划研究硬币兑换问题。我尝试制作一个数组fin[],其中包含索引所需的最小硬币数,然后打印它。我已经写了一个代码,我认为应该给出正确的输出,但我不明白为什么它没有给出准确的答案。例如:对于输入:4 3 1 2 3(4是要更改的金额,3是可用硬币的类型,1 2 3是硬币值列表)输出应该是:0 1 1 2(因为我们有1,2,3作为可用硬币,需要0个硬币更改0,1个硬币更改1,1个硬币更改2,1个硬币更改3和2个硬币更改4)但它给出了0 1 2
代码如下:
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.text.*;
import java.math.*;
import java.util.regex.*;
public class Solution {
public static void main(String[] args) {
Scanner in= new Scanner(System.in);
int ch = in.nextInt();
int noc = in.nextInt();
int[] ca = new int[noc];
for(int i=0;i<noc;i++)
{
//taking input for coins available say a,b,c
ca[i] = in.nextInt();
}
int[] fin = new int[ch+1]; //creating an array for 0 to change store the minimum number of coins required for each term at index
int b=ch+1;
for(int i=0;i<b;i++)
{
int count = i; //This initializes the min coins to that number so it is never greater than that number itself. (but I have a doubt here: what if we don't have 1 in coins available
for(int j=0; j<noc; j++)
{
int c = ca[j]; //this takes the value of coins available from starting everytime i changes
if((c < i) && (fin[i-c] +1 < count)) // as we using dynamic programming it starts from base case, so the best value for each number i is stored in fin[] , when we check for number i+1, it checks best case for the previous numbers.
count = fin[i-c]+1 ;
}
fin[i]= count;
}
for(int i=0;i<b;i++)
{
System.out.println(fin[i]);
}
}
}
我参考了这一页:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/Recursion/DynamicProgramming.html
有人能帮忙吗?
你引用的那篇文章很好地解释了如何使用动态规划构建硬币兑换器算法。该算法的python版本可以翻译为Java:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CoinChanger {
public int[] dpMakeChange(List<Integer> coinValueList, int change, int[] minCoins) {
for (int cents = 0; cents <= change; cents++) {
int coinCount = cents;
for (Integer c : coinValueList) {
if (c > cents) {
continue;
}
if (minCoins[cents - c] + 1 < coinCount) {
coinCount = minCoins[cents - c] + 1;
}
}
minCoins[cents] = coinCount;
}
return minCoins;
}
public static void main(String[] args) {
List<Integer> coinValueList = Arrays.asList(new Integer[]{1, 2, 3});
int change = 10;
int[] minCoins = new int[change + 1];
int[] result = (new CoinChanger()).dpMakeChange(coinValueList, change, minCoins);
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
System.out.println("For change = " + i + " number of coins = " + result[i]);
}
}
}
使用价值1、2和3的硬币,就像你的问题一样,前面的算法会给你正确的值:
For change = 0 number of coins = 0
For change = 1 number of coins = 1
For change = 2 number of coins = 1
For change = 3 number of coins = 1
For change = 4 number of coins = 2
For change = 5 number of coins = 2
For change = 6 number of coins = 2
For change = 7 number of coins = 3
For change = 8 number of coins = 3
For change = 9 number of coins = 3
For change = 10 number of coins = 4
我编写的代码使用动态规划解决了基本的硬币兑换问题,并给出了进行兑换所需的最小硬币数量。但是我想把每个硬币的数量存储在最小的数字里。 我试图做的是初始化数组,就像散列一样,只要找到,它就会增加的数量,即。但这并不是我想要的方式,因为它每次发现对应于时都会添加硬币。因此,在最终答案中,数字不是硬币的最终计数。 代码如下:
但是我们不能这样做吗:(是给定的可用硬币的排序集,和是它的下标,是给定的最高价值硬币) 我写的东西有什么问题吗?虽然解决方案不是动态的,但不是更有效吗?
在硬币系统C={c1,c2,…ck}中,应改变给定的数量x,以使每个硬币ci具有给定的重量wi。我们想计算可能变化的总重量。两种变化是不同的,如果他们包含在不同的顺序相同的硬币。 如何给出上述问题的动态规划递归?我知道最小硬币兑换问题的递归(即C(x)=min{C(x-C)1 for x
问题-你会得到不同面额的硬币和总金额。写一个函数来计算你需要的最少数量的硬币来组成这个数量。那里有无限的硬币供应。 我的方法——我遵循了自上而下的方法,但是使用map stl进行记忆,我得到了TLE。请帮助找出误差和估计时间复杂度。 这是我的密码-
http://uva.onlinejudge.org/external/6/674.html我正在努力解决这个问题。不过,请注意,这不是最小硬币更换问题,它要求我使用50, 25, 15, 10, 5和1美分硬币制作N美分的不同方法。它相当简单,所以我做了这个函数: 同样简单的是添加动态编程和备忘录: 然而,这些都不够快-我需要自下而上的动态规划,但我在编码它时遇到困难,即使在算法学家的帮助下-h
我很难理解这个问题背后的逻辑,这是经典的动态规划问题 我知道递归是如何工作的,比如拿不拿mth硬币。但我不明白这两个州之间的关系。 例如 这个问题可能很愚蠢,但我还是想知道,这样我才能更好地理解。谢谢