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钱币组合问题的动态规划解法(C语言)

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简介:
本文探讨了使用C语言实现动态规划算法解决经典的钱币组合问题的方法,旨在提供一个清晰、高效的解决方案。 问题描述:设有 n 种不同的钱币各若干张,可用这 n 种钱币产生许多不同的面值。试设计一个算法,计算给定的某个面值,能有多少种不同的产生方法。例如有 1 分3 张,2 分3 张,5 分 1 张,则能组成 7 分面值的方法有:3个1分+2个2分、1个1分+3个2分、2个1分+1个5分以及1个2分+1个5分共四种。 编程任务:对于给定的 n 种不同钱币,编写程序计算某个给定面值能有多少种不同的产生方法。 数据输入:由文件input.txt提供输入数据。文件的第一行有一个正整数n(1<=n<=10),表示有n中不同的钱币种类。第二行包含n个数字,分别代表每种钱币的面值。第三行同样包括n个数字,这些数字表示每种钱币的数量k(0<=k<=10)。第四行为一个数值m(1<=m<=20001),表示给定的目标金额。 结果输出:将计算出的不同产生方法总数写入文件 output.txt 中。

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客服
客服
  • C
    优质
    本文探讨了使用C语言实现动态规划算法解决经典的钱币组合问题的方法,旨在提供一个清晰、高效的解决方案。 问题描述:设有 n 种不同的钱币各若干张,可用这 n 种钱币产生许多不同的面值。试设计一个算法,计算给定的某个面值,能有多少种不同的产生方法。例如有 1 分3 张,2 分3 张,5 分 1 张,则能组成 7 分面值的方法有:3个1分+2个2分、1个1分+3个2分、2个1分+1个5分以及1个2分+1个5分共四种。 编程任务:对于给定的 n 种不同钱币,编写程序计算某个给定面值能有多少种不同的产生方法。 数据输入:由文件input.txt提供输入数据。文件的第一行有一个正整数n(1<=n<=10),表示有n中不同的钱币种类。第二行包含n个数字,分别代表每种钱币的面值。第三行同样包括n个数字,这些数字表示每种钱币的数量k(0<=k<=10)。第四行为一个数值m(1<=m<=20001),表示给定的目标金额。 结果输出:将计算出的不同产生方法总数写入文件 output.txt 中。
  • 找零
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用动态规划方法解决经典的找零钱问题,通过最小化硬币数量来达到给定金额。文中包括算法原理、步骤解析及代码实现,帮助读者轻松掌握这一经典优化问题的解决方案。 代码包含详细注释,并附有一份关于该问题的具体分析报告,具有很高的参考价值。
  • C中硬找零决方案
    优质
    本文探讨了使用C语言实现动态规划方法解决经典的硬币找零问题,提供了高效算法的设计与代码实践。 一个简单的动态规划算法实例是实现硬币找零问题中的最小硬币数以及每种面额硬币的数量。
  • 最少硬
    优质
    本文探讨了使用动态规划技术解决最少硬币找零问题的方法,通过构建最优子结构来寻找用最少数量硬币找零的有效算法。 动态规划法可以用来解决最少硬币问题。这个问题的目标是使用最少数量的硬币来凑出一个特定金额。通过构建一个表格记录到达每个金额所需的最小硬币数,我们可以高效地找到解决方案。这种方法避免了重复计算,从而提高了算法效率。 下面是用Python实现的一个简单的例子: ```python def minCoinChange(coins, amount): # 创建一个数组存储到amount为止的最少硬币数量,初始值为无穷大(表示未访问) dp = [float(inf)] * (amount + 1) # 边界条件:凑出金额0需要0个硬币 dp[0] = 0 # 遍历所有可能的金额从1到目标金额 for i in range(1, amount + 1): # 对于每个金额,检查每种面值的硬币是否可以使用,并更新dp数组中的最小值 for coin in coins: if i - coin >= 0: dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) # 如果目标金额无法凑出,则返回-1,否则返回最少需要的硬币数量 return dp[amount] if dp[amount] != float(inf) else -1 # 示例使用:假设我们有面值为 [1,2,5] 的硬币,并且要找零 11 分。 coins = [1, 2, 5] target_amount = 11 print(minCoinChange(coins, target_amount)) ``` 以上代码展示了如何应用动态规划来解决最少硬币问题,其中`minCoinChange()`函数接收一个硬币面值列表和目标金额作为输入,并返回凑成该金额所需的最小硬币数量。
  • 最少硬
    优质
    本篇文章探讨了如何使用动态规划方法解决最少硬币找零问题,通过构建最优子结构和重叠子问题来寻找解决方案。 设计一个算法来解决最少硬币问题,并编写相应的程序实现。在超市找零钱时,寻找一种使找回的钱数使用的硬币数量最少的方法。
  • C01背包.rar
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    本资源提供了关于使用C语言解决经典01背包问题的详细教程和代码示例,采用动态规划方法实现高效求解。 背包问题是一类典型的动态规划问题。这里我们讨论 0-1 背包问题:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定的总重量内选择物品以使总价值最高。 以下是用 C 语言实现 0-1 背包问题的代码: 这段代码首先定义了一个 Item 结构体来存储每个物品的重量和价值。接着定义了 knapsack 函数,该函数使用动态规划算法解决 0-1 背包问题。在 main 函数中,我们设定了背包容量并创建了一组物品列表,并通过调用 knapsack 函数求解最大价值。
  • 利用决找零
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    本文探讨了如何运用动态规划算法来高效地解决找零钱问题,通过最小化硬币数量实现目标金额的支付。 数组b[J]表示要找零的总数。初始化b[0]=0;对于每个J值,更新b[J]=min{b[J-a[k]]}(1<=k<=n且(J-a[k])>=0)。程序中包含面额为1、3、4和6的硬币,这些数值存储在数组a中。时间复杂度为O(M*N)。输出所需的总硬币数。
  • C经典
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    本文章深入探讨了C语言中经典的动态规划问题,通过实例解析和代码演示,帮助读者理解如何在编程实践中应用动态规划算法。 关于最长递增公共子序列、最长公共子串以及最小编辑代价这些经典的动态规划问题的详细代码实现可以进行深入探讨。这些问题在算法学习中非常重要,并且广泛应用于各种实际场景,如文本比较、基因测序等领域。通过编写和分析这些问题的解决方案,可以帮助我们更好地理解动态规划的核心思想及其应用技巧。
  • 关于数量C++实现
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    本项目旨在通过C++编程解决钱币组合问题,计算给定金额的不同支付方式总数,涉及动态规划算法的应用与优化。 问题描述:设有 n 种不同的钱币各若干张,可用这 n 种钱币产生许多不同的面值。试设计一个算法来计算给定的某个面值能有多少种不同的产生方法。例如有 1 分3 张,2 分3 张,5 分 1 张,则能组成 7 分面值的方法共有:使用3个1分和2个2分;使用1个1分和3个2分;使用2个1分加上一个5分;或者是一个2分加一个5分。共四种方法。 编程任务:对于给定的 n 种不同钱币,编写程序来计算某个特定面值能有多少种不同的产生方式。 输入格式: 第一行包含一个正整数n(1<=n<=10),表示有n种不同的钱币。 第二行为n个数字,分别代表每一种钱币的具体面值。 第三行为n个数字,分别表明每种钱币的数量k(0<=k<=10)。 第四行是一个整数m (1 <= m <= 20,001),表示要计算的给定面值。 输出格式: 程序应输出一个数值,代表能够组成指定面值的不同方法总数。 样例输入: 3 1 2 5 3 3 1 7 样例输出: 4
  • 0-1背包C实现
    优质
    本文介绍了经典的0-1背包问题,并详细阐述了利用动态规划方法求解该问题的过程和步骤。同时,提供了相应的C语言程序代码实现,帮助读者深入理解算法原理并应用于实际编程实践中。 课程的随堂作业,使用C语言编写,在Dev环境下可以运行。代码由初学者完成,请勿批评指正。仅为不想动手的朋友提供方便,毕竟老师也不会仔细检查。