用python零钱兑换
时间: 2024-09-12 12:09:22 浏览: 15
在Python中,你可以通过模拟一个简单的“零钱兑换”问题来实现,比如硬币找零的功能。通常这个过程会涉及到列表或者集合(如果需要考虑组合最优解)来存储不同面额的硬币,然后编写一个函数来计算最小组合数。下面是一个基本的例子:
```python
def coin_change(coins, amount):
# coins: 硬币面额列表,amount: 需要找零的金额
if amount == 0:
return 0
min_coins = float('inf') # 初始化为无穷大
for coin in coins:
# 尝试用每种硬币找零
sub_coins = coin_change(coins, amount - coin)
if sub_coins != float('inf'):
min_coins = min(min_coins, sub_coins + 1) # 更新最小硬币数
return min_coins if min_coins < float('inf') else None
# 示例:5分、2分和1分的硬币找零17分
coins = [1, 2, 5]
amount = 17
result = coin_change(coins, amount)
print(f"最少需要{result}枚硬币")
相关问题
python零钱兑换详细介绍并且加上注释
好的,关于 Python 的零钱兑换,我可以给你提供一些基本的代码示例,并加上注释:
```python
# 定义函数,参数为需要兑换的钱数和零钱的面额列表
def change_money(amount, coins):
# 初始化动态规划数组,长度为需要兑换的金额数+1
dp = [0] * (amount + 1)
# 第一个位置默认值为0
dp[0] = 1
# 遍历所有零钱面额
for coin in coins:
# 遍历需要兑换的金额数
for i in range(coin, amount + 1):
# 更新动态规划数组的值
dp[i] += dp[i - coin]
# 返回最后一个位置的值
return dp[-1]
# 测试代码
amount = 10
coins = [1, 2, 5]
print(change_money(amount, coins)) # 输出:10
```
以上代码利用动态规划的思路解决了零钱兑换的问题。下面是注释的详细解释:
1. 定义函数,参数为需要兑换的钱数和零钱的面额列表
```python
def change_money(amount, coins):
```
2. 初始化动态规划数组,长度为需要兑换的金额数+1,第一个位置默认值为0
```python
dp = [0] * (amount + 1)
dp[0] = 1
```
3. 遍历所有零钱面额
```python
for coin in coins:
```
4. 遍历需要兑换的金额数
```python
for i in range(coin, amount + 1):
```
5. 更新动态规划数组的值,利用 dp[i] += dp[i - coin] 的公式
```python
dp[i] += dp[i - coin]
```
6. 返回最后一个位置的值
```python
return dp[-1]
```
7. 测试代码
```python
amount = 10
coins = [1, 2, 5]
print(change_money(amount, coins)) # 输出:10
```
以上就是针对 Python 的零钱兑换的详细介绍和代码示例,希望对你有所帮助!
零钱兑换II 一维数组
零钱兑换II是一个动态规划问题,你可以使用一维数组来解决。假设给定一个金额amount和一组硬币面额coins,我们要计算出凑成金额amount所需的最少硬币数量。
首先,创建一个长度为amount + 1的一维数组dp,用于存储每个金额所需的最少硬币数量。初始化dp数组的所有元素为正无穷大,除了dp[0]为0,表示金额为0时不需要任何硬币。
接下来,遍历硬币数组coins,对于每个硬币面额coin,从coin到amount逐个计算每个金额所需的最少硬币数量。对于每个金额i,更新dp[i]的值为dp[i - coin] + 1。
最后,返回dp[amount]作为结果,如果dp[amount]仍为正无穷大,则表示无法凑成金额amount。
以下是使用一维数组解决零钱兑换II问题的示例代码(使用Python语言实现):
```python
def change(amount, coins):
dp = [float('inf')] * (amount + 1)
dp[0] = 0
for coin in coins:
for i in range(coin, amount + 1):
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1
```
这样,你可以通过调用change(amount, coins)函数,传入金额和硬币数组来得到结果。