本文主要是介绍拼凑面额 解题报告 【动态规划】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
拼凑面额 解题报告 【动态规划】
题目描述
牛客OJ链接:拼凑面额
给你六种面额1、5、10、20、50、100元的纸币,假设每种币值的数量都足够多,编写程序求组成N元(N为0-10000的非负整数)的不同组合的个数。
输入描述:
输入为一个数字N,即需要拼凑的面额。
输出描述:
输出也是一个数字,为组成N的组合个数。
示例1
输入
5
输出
2
思考
一开始的思路是将大钱依次拆成小钱,如下图所示,将10元先拆成5元,接着5元再拆成1元。但是这种方法会导致重复,比如 1张5元和5张1元 与 5张1元和1张5元 的组成是一样的。没有想到去重的方法。
接着经大牛提醒,得知这是一个线性丢番图方程。题目就转换成:
已知: 1 ⋅ x 1 + 5 ⋅ x 2 + 10 ⋅ x 3 + 20 ⋅ x 4 + 50 ⋅ x 5 + 100 ⋅ x 6 = C ; C 1 \cdot x_1+5\cdot x_2+10\cdot x_3+20\cdot x_4+50\cdot x_5+100\cdot x_6=C; C 1⋅x1+5⋅x2+10⋅x3+20⋅x4+50⋅x5+100⋅x6=C;C为要分解的价格
求: x 1 x_1 x1 至 x 6 x_6 x6的非负整数解。
虽然此方程有整数通解表示,但是求的是非负解,将是一个不等式组,解起来也并不方便。
动态规划求解
最终还是看了讨论区的答案。动态规划的思路对照方程很容易理解,每个阶段都降低了方程的元数。
比如:第一阶段:确定 x 6 = x 6 ′ x_6=x_6' x6=x6′,则 1 ⋅ x 1 + 5 ⋅ x 2 + 10 ⋅ x 3 + 20 ⋅ x 4 + 50 ⋅ x 5 = C − x 6 ′ = C 1 1 \cdot x_1+5\cdot x_2+10\cdot x_3+20\cdot x_4+50\cdot x_5=C-x_6'=C_1 1⋅x1+5⋅x2+10⋅x3+20⋅x4+50⋅x5=C−x6′=C1,此问题从6元方程转化成5元方程。第二阶段依此类推,从5元方程转化成4元方程。最终的一元方程 1 ⋅ x 1 = C 6 1\cdot x_1=C_6 1⋅x1=C6 总是有整数解的。得出状态转移方程:
d p [ i n d e x ] [ s u m ] = ∑ s ∈ S i n d e x d p [ i n d e x − 1 ] [ s u m − s ] dp[index][sum]=\sum_{s\in S_{index}}dp[index-1][sum-s] dp[index][sum]=s∈Sindex∑dp[index−1][sum−s]
按照上面这个思路很容易写出备忘录式的递归代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>int Prices[] = {1, 5, 10, 20, 50, 100};long long int Mem[6][10001]; //备忘录long long int GetCount(int sum, int index)
{if (Mem[index][sum] != -1)return Mem[index][sum];if (index == 0 || sum == 0) //递归出口return 1;long long int count = 0;int T = sum / Prices[index];for (int i = 0; i <= T; i++)count += GetCount(sum- Prices[index]*i, index - 1);Mem[index][sum] = count;return count;
}int main()
{int N = 0;scanf("%d", &N);for (int i = 0; i < 6; i++){for (int j = 0; j <= N; j++)Mem[i][j] = -1;}printf("%lld\n", GetCount(N, 5) );return 0;
}
也可以按照状态转移方程写出递推形式:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>int Prices[] = { 1, 5, 10, 20, 50, 100 };long long int DP[6][10001];int main()
{int i, j, k;int N = 0;scanf("%d", &N);for (j = 0; j <= N; j++)DP[0][j] = 1;for (i = 0; i < 6; i++)DP[i][0] = 1;int T;long long int count;for (i = 1; i < 6; i++){for (j = 1; j <= N; j++){T = j / Prices[i];count = 0;for (k = 0; k <= T; k++)count += DP[i - 1][j- Prices[i]*k];DP[i][j] = count;}}printf("%lld\n", DP[5][N]);return 0;
}
还能进一步节省空间,由于每次都是用到上一状态的值,所以可以直接用一维数组保存状态,但需要注意状态的更新方式。从状态转移方程 d p [ i n d e x ] [ s u m ] = ∑ s ∈ S i n d e x d p [ i n d e x − 1 ] [ s u m − s ] dp[index][sum]=\sum_{s\in S_{index}}dp[index-1][sum-s] dp[index][sum]=∑s∈Sindexdp[index−1][sum−s] 可以看出,sum值都是依赖比它小的值。如果sum值从小到大更新,如图1所示,第一行蓝色代表上一次的状态数组;第二行红色部分为更新了的值;当出现第三行的情况,即之后用到了前面的值,但已经不是上一状态的值。当sum值从大到小更新则不会发生这样的情况。
![]()
图1 更新顺序
代码为:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>int Prices[] = { 1, 5, 10, 20, 50, 100 };long long int DP[10001];int main()
{int i, j, k;int N = 0;scanf("%d", &N);for (j = 0; j <= N; j++)DP[j] = 1;int T;long long int count;for (i = 1; i < 6; i++){for (j = N; j > 0; j--){T = j / Prices[i];count = 0;for (k = 0; k <= T; k++)count += DP[j- Prices[i]*k];DP[j] = count;}}printf("%lld\n", DP[N]);return 0;
}
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