我已知了要找的零钱数量,怎么快速求出需要的面额和分别的个数
时间: 2024-04-02 21:36:17 浏览: 10
您使用贪心算法来快速求解需要的面额和个数。具体地,贪心算法的思路是从大到小依次选择面额,并计算出当前面额所需的数量,直到目标金额为0或无法继续选择面额为止。
具体步骤如下:
1. 将所有面额按照从大到小的顺序排序。
2. 依次选择面额,计算当前面额所需的数量。
3. 如果当前面额所需的数量大于等于目标金额,则计算出所需的数量,并结束算法。
4. 如果当前面额所需的数量小于目标金额,则减去当前面额所需的金额,并继续选择下一个面额。
例如,假设要找的零钱数量为87元,有面额1元、5元、10元、20元、50元,按照从大到小的顺序排序。那么,使用贪心算法的过程如下:
1. 选择面额50元,需要1个50元。
2. 目标金额减去50元,剩下37元。
3. 选择面额20元,需要1个20元。
4. 目标金额减去20元,剩下17元。
5. 选择面额10元,需要1个10元。
6. 目标金额减去10元,剩下7元。
7. 选择面额5元,需要1个5元。
8. 目标金额减去5元,剩下2元。
9. 选择面额1元,需要2个1元。
10. 目标金额减去2元,得到0元,结束算法。
因此,需要的面额和分别的个数为50元1个、20元1个、10元1个、5元1个、1元2个。
相关问题
我已知了要找的零钱数量,怎么快速求出需要的面额和分别的个数,写一个R语言的代码
可以使用贪心算法来解决这个问题。首先将所有可能的零钱面额从大到小排序,然后从大到小依次取面额,直到取够需要的零钱数量为止。
以下是一个R语言的代码示例:
```R
# 零钱面额
coins <- c(50, 20, 10, 5, 1)
# 需要的零钱数量
amount <- 68
# 初始化零钱个数
num_coins <- rep(0, length(coins))
# 贪心算法
for (i in 1:length(coins)) {
num_coins[i] <- floor(amount / coins[i])
amount <- amount - num_coins[i] * coins[i]
}
# 输出结果
for (i in 1:length(coins)) {
if (num_coins[i] > 0) {
cat("需要面额为", coins[i], "的零钱", num_coins[i], "个\n")
}
}
```
输出结果如下:
```
需要面额为 50 的零钱 1 个
需要面额为 10 的零钱 1 个
需要面额为 5 的零钱 1 个
需要面额为 1 的零钱 3 个
```
通过python已知经向风和纬向风怎么求出纬向平均
如果你已知经向风和纬向风的二维数组,可以使用 NumPy 库来计算纬向平均。具体步骤如下:
1. 导入 NumPy 库
```python
import numpy as np
```
2. 假设经向风和纬向风的二维数组分别为 `u_wind` 和 `v_wind`,分别计算它们的平均值
```python
u_mean = np.mean(u_wind)
v_mean = np.mean(v_wind)
```
3. 计算纬向平均风速,即将纬向风数组沿着第一维(即行)上的方向求平均值
```python
v_mean_along_lat = np.mean(v_wind, axis=0)
```
其中,`axis=0` 表示沿着第一维(即行)上的方向求平均值,即对每一列进行平均。
4. 如果你想要计算某个经度上的纬向平均风速,可以使用索引来获取对应的行向量,然后再求平均值
```python
lon_index = 5 # 假设要计算经度为 5 的位置的纬向平均风速
v_mean_at_lon = np.mean(v_wind[:, lon_index])
```
其中,`[:, lon_index]` 表示获取所有行的第 `lon_index` 列数据,即经度为 `lon_index` 的位置上的纬向风数据。
注意,以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据你的数据格式和需求进行修改。
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