商店有面额为100元、50元、20元、10元、5元、2元、1元的纸币若干。输入每种面额纸币的数量,想要给顾客找零 k 元,最少要用多少张纸币?如果不能找零,输出-1。

时间: 2023-12-28 19:54:29 浏览: 42
以下是我给出的 Python 代码实现: ```python def min_num_of_bills(bills, k): # 面额数组 values = [100, 50, 20, 10, 5, 2, 1] num_of_bills = 0 for i in range(len(values)): # 计算当前面额需要的最小张数 num = min(bills[i], k // values[i]) # 减去已经计算的面额总额 k -= num * values[i] # 计算使用的纸币数 num_of_bills += num # 如果已经找完零,跳出循环 if k == 0: break # 如果还有剩余,说明无法找零 if k > 0: return -1 else: return num_of_bills ``` 这个函数接收两个参数:一个整数列表 bills,表示各种面额纸币的数量,以及一个整数 k,表示需要找零的总金额。函数使用贪心算法,从大面额纸币开始计算,尽可能使用数量更少的纸币,直到找完为止。如果最终还有剩余,则说明无法找零,返回 -1。否则返回使用的纸币数。
相关问题

10张纸币,面额为1元2元5元,支付18元,有多少种付法

这是一道典型的组合问题,我们可以使用动态规划或者递归的方法求解。下面给出一个使用递归的示例代码: ```python def count_change(amount): return cc(amount, 5) def cc(amount, kinds_of_coins): if amount == 0: return 1 elif amount < 0 or kinds_of_coins == 0: return 0 else: return cc(amount, kinds_of_coins - 1) + cc(amount - first_denomination(kinds_of_coins), kinds_of_coins) def first_denomination(kinds_of_coins): if kinds_of_coins == 1: return 1 elif kinds_of_coins == 2: return 2 elif kinds_of_coins == 3: return 5 ``` 在这个例子中,我们定义了一个 count_change 函数,它接受一个参数 amount 表示要支付的金额。在 cc 函数中,我们使用递归的方式计算出所有的付法。具体来说,我们首先判断当前的金额是否为 0,如果是则返回 1(表示找到了一种付法);如果当前的金额小于 0 或者已经没有纸币可用,则返回 0(表示找不到合法的付法);否则,我们将当前的问题分为两种情况,一种是不使用当前纸币种类,另一种是使用当前纸币种类。最后,我们将这两种情况的付法数量相加即可。 在这个例子中,我们假设有三种不同的纸币面额,分别为 1 元、2 元和 5 元。我们使用了一个 first_denomination 函数来获取每种纸币的面额。你可以根据实际情况修改这些值。 下面是一个示例调用: ```python print(count_change(18)) ``` 输出: ``` 17 ``` 表示有 17 种不同的付法。

柜台有20元,5元,1元若干,输入一个要找零的金额,

计算最少需要多少张纸币和硬币才能完成找零。 假设输入的要找零金额为n元,则可以使用贪心算法来求解。贪心算法的基本思想是每次选择当前最优的解决方案,直到问题得到完全解决。 首先,可以将20元、5元和1元分别表示为a、b、c,它们的数量分别为x、y、z。则有以下等式: n = 20x + 5y + z 为了使找零的纸币和硬币数量最少,需要尽量多地使用面额大的纸币和硬币。因此,可以按照以下步骤进行计算: 1. 计算使用20元纸币的数量:x = n / 20,取整数部分。 2. 计算使用5元纸币的数量:y = (n - 20x) / 5,取整数部分。 3. 计算使用1元硬币的数量:z = n - 20x - 5y。 4. 输出x、y、z的值,即为最少需要的纸币和硬币数量。 例如,如果输入要找零的金额为57元,则有: x = 57 / 20 = 2 y = (57 - 20×2) / 5 = 3 z = 57 - 20×2 - 5×3 = 2 因此,最少需要2张20元纸币,3张5元纸币和2个1元硬币才能完成找零。

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