找零钱的两种方法

老墨君_9366

老墨君_9366

2016-05-24

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原创

有时候,去便利店买几块钱的东西,但没有零钱,只能给他们一张100的,他们可能找给我一沓10块的和几枚硬币。我不喜欢这么多的零钱,要知道,钱越零散,散失地就越快,我希望找给我的零钱张数最少。

如何找出最少数目(钱的张数)的零钱呢?这个问题看起来很简单,假设要用50、20、10、5、1(元)找出87元来,任何人都可以简单地得出:1张50、1张20、1张10、1张5和2张1元就可以满足。可以用代码表示出来:

public static int[] MakeChange(int money, int[] changes)
{
    int[] result = new int[changes.Length];

    for (int i = 0; i <p>输入money=87,changes={ 50, 20, 10, 5, 1 },则结果为:{ 1, 1, 1, 1, 2 }。这种方法的特点是:从最大额的零钱开始,逐次凑出需要的数额来,不关心总的数目是否真的是最小。这样的算法也形象地称为“贪心算法”,而找出最少数目的零钱的问题称为“最优化问题”。在某些情况下,贪心算法未必能得到最优的解,比如恰好10元和5元没有了,只剩下50、20和1元,这时要找出60元,需要1张50和10张1元,而实际上只要3张20就可以了。如果各种零钱是充足的,则可以证明贪心算法得到的解也是最优解。</p><p>零钱的集合是 { 50, 20, 10, 5, 1 },记为C。对于一个特定的数额n,它的最优解记为q。那么q中至多有2个20,因为如果有3个的话,可以用1张50和1张10来代替3张20;如果有2张20,则不能有10元的,否则可以用1张50来代替,同理最多有1张5和4张1,这样可以确定如果有2张20,则在q中小于50的零钱总数在40和49之间;同理如果只有1张20的,则最多有1张10、1张5和4张1,总数在20和39之间;如果没有20,则最多有1张10、1张5和4张1,总数在0和19之间。总之,在最优解中,小于50的零钱总数在0到49之间【结论1】。有了这个结论,下面来证明上述问题中,贪心算法得到的解也是最优解。</p><p>还是使用上面的标记:零钱集合C,数额n,最优解q,假设贪心算法得到的解是q’。用q50表示q中50元的个数,q’50表示q’中50元的个数,由于q’中包含尽可能多的50,所以q50</p><p>如果各种零钱充足,现在是没问题了,如果某些零钱没有了,贪心算法未必能得到最优解,这时该如何求解呢?为简化问题,我们假设1元的钱总是充足的,所以解总是存在的。对于数额n,可做如下考虑:</p><p>1)如果n = 1,则用1个1元来找零,这就是最优解;</p><div class="aritcle_card flexRow artxards">
											<div class="artcardd flexRow">
												<a class="aritcle_card_img" rel="nofollow" href="/xiazai/skill5233" title="btpanel phpsite 宝塔面板PHP网站"><img
														src="https://img.php.cn/upload/skill/000/000/081/179040786932301.jpg" alt="btpanel phpsite 宝塔面板PHP网站" onerror="this.onerror='';this.src='/static/lhimages/moren/morentu.png'" ></a>
												<div class="aritcle_card_info flexColumn">
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												</div>
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												</a>
											</div>
										</div><p>2)如果n > 1,则对于每个可能的值i,分别找出i元和n-i元来。</p><p>通过这样的递归,可以找出所有可能的解来,这样就可以找到最优解来了。不过该方法效率不高,因为存在大量冗余的计算,比如要找出60元,中间需要计算59,要计算59则一定需要计算58。。。而且这些计算要重复多次,这种情形称为“递归爆炸”。这里很像使用递归来求解Fibonacci数列一样,存在很大的效率问题。在优化Fibonacci数列的计算时,一种方法是将计算过的值存放在一个数组里,以供重复使用,这里也可以采用这样的思路。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">public static void MakeChangeDynamically(int money, int[] changes, int[] changesUsed, int[] lastChange)
{
    changesUsed[0] = 0;
    lastChange[0] = 1;
    for (int dollars = 1; dollars  dollars)
            {
                continue; // 不能使用该数额来找零
            }

            // 如果使用这个数额来找所需要的数目更小
            if (changesUsed[dollars - changes[j]] + 1 <p>这个方法属于动态规划的应用。假设现在要找的数额为67,changes = { 1, 5, 10, 20, 50 },changesUsed数组会保存从1到66之间的数值分别需要多少张零钱,在求解67的时候,会这样考虑:对于changes的每个数值,将67拆分为1+66,5+62,10+57,20+47,50+17,由于66、62、57、47、17这些值都已计算过,所以可以迅速得出对于67找零需要几张零钱;同时lastChange数组保存了从1到66之间的数值的最优解中,它们所使用的最后一张零钱是什么,这样回推过去,不但可以知道用几张零钱,还可以知道这些零钱的数额分别是什么。</p><p>虽然如此,在日常生活中找零钱的时候,两种方法都不需要,心算即可:)</p><p><br></p>

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