生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
利用动态规划(DP)解决 Coin Change 问题
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
問題來源
這是Hackerrank上的一個比較有意思的問題,詳見下面的鏈接:
https://www.hackerrank.com/challenges/ctci-coin-change
問題簡述
給定m個不同面額的硬幣,C={c0, c1, c2…cm-1},找到共有幾種不同的組合可以使得數額為n的錢換成等額的硬幣(每種硬幣可以重復使用)。
比如:給定m=3,C={2,1,3},n=4,那么共有4種不同的組合可以換算硬幣
{1,1,1,1}{1,1,2}{2,2}{1,3}
解決方案
基本思路是從硬幣(coins)的角度出發,考慮coins[0]僅使用1次的情況下有幾種組合,coins[0]僅使用2次的情況下有幾種組合,依次類推,直到 (n - coins[0] * 使用次數) < 0 則終止,而每個 (n - coins[0]) 下又可以遞歸 (n - coins[0] - coins[1]) 的情況,直到考慮完所有的硬幣。
這樣說可能還是沒有說清楚,下面以m=3,C={1,2,3},n=4為例,用圖來說明一下(建議結合程序一起看)。
圖1:coin Change不完整遞歸圖
上圖沒有畫出完整的遞歸過程(有點麻煩~偷了個懶),不過把能得出結果的幾條路徑都描繪出來了。其中,recursion(money, index)中,money指的是還沒有進行兌換的錢,index指的是要用哪個coin去兌換,比如這里的0指的是coins[0]=1,1指的是coins[1]=2,2指的是coins[2]=3,3是不存在的,這也是程序的終止條件之一。 注意到再遞歸的過程中有重疊子問題(我用紫色標注出了其中一個),這就可以用動態規劃的思想來解決了,創建一塊空間來存儲已經算過的結果就可以了。 # 程序代碼 好了,下面直接上程序了,結合圖看好理解~
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>
#include <vector>using namespace std
;long long recursion(vector
<int> &coins
, int money
, int index
, unordered_map
<string
, int> &memo
){if (0 == money
)return 1;if (index
>= coins
.size() || money
< 0)return 0;string key
= to_string(money
) + " , " + to_string(index
);if (memo
.find(key
) != memo
.end())return memo
[key
];long long res
= 0;int remaining
= money
;while(remaining
>= 0){res
+= recursion(coins
, remaining
, index
+ 1, memo
);remaining
-= coins
[index
];}memo
[key
] = res
;return res
;
}long long make_change(vector
<int> coins
, int money
) {unordered_map
<string
, int> memo
;long long res
= recursion(coins
, money
, 0, memo
);return res
;
}int main(){int n
;int m
;cin
>> n
>> m
;vector
<int> coins(m
);for(int coins_i
= 0;coins_i
< m
;coins_i
++){cin
>> coins
[coins_i
];}cout
<< make_change(coins
, n
) << endl
;return 0;
}
Sample Input
10 4
2 5 3 6
Sample Output
5
真正的DP
上面的那段代碼是以自頂向下的方式來解決問題的,思路比較清晰,而真正的動態規劃是自底向上的,思路其實也差不多,下面給出代碼~
long long make_change(vector
<int> coins
, int money
) {vector
<long long> memo(money
+ 1, 0);memo
[0] = 1;for (int i
= 0; i
< coins
.size(); i
++){for (int j
= coins
[i
]; j
<= money
; j
++){memo
[j
] += memo
[j
- coins
[i
]];}}return memo
[money
];
}
補充——硬幣不能重復使用
如果每種硬幣不能重復使用的話,又該怎么辦呢?這只需要再程序上做一些小的改動就可以了,真的是非常神奇~
要細細體會一下~
long long make_change(vector
<int> coins
, int money
) {vector
<long long> memo(money
+ 1, 0);memo
[0] = 1;for (int i
= 0; i
< coins
.size(); i
++){for (int j
= money
; j
>= coins
[i
]; j
--){memo
[j
] += memo
[j
- coins
[i
]];}}return memo
[money
];
}
補充2——不同順序表示不同組合
然后再來變一變,如果每種硬幣可以使用無限多次,但是不同的順序表示不同的組合,那么又有多少種組合呢?
比如:
coins = [1, 2, 3]
money = 4可能的組合情況有:
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(1, 3)
(2, 1, 1)
(2, 2)
(3, 1)注意,不同的順序序列表示不同的組合~所以結果是7。
這種情況下的代碼是:
long long make_change(vector
<int> coins
, int money
) {vector
<long long> memo(money
+ 1, 0);memo
[0] = 1;for (int i
= 1; i
<=money
; i
++){for (int j
= 0; j
< coins
.size(); j
++){if (i
- coins
[j
] >= 0)memo
[i
] += memo
[i
- coins
[j
]];}}return memo
[money
];
}
要仔細體會一下三種情況下的區別和代碼微妙的變化~
結束語
動態規劃的代碼量其實不大,但是思維量還是挺大的,要寫正確還是要折騰挺久的~
本人是初學者,如有錯誤,還請指正~
總結
以上是生活随笔為你收集整理的利用动态规划(DP)解决 Coin Change 问题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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