设计一个贪婪算法,使得找的钱币张数最少
时间: 2023-06-01 08:04:41 浏览: 79
假设有一组钱币面值为{1, 5, 10, 50, 100},要找零100元。可以按照以下贪心策略:
1. 优先选择面值最大的钱币,即先选100元,如果不够再选50元,以此类推。
2. 如果选择了某种面值的钱币,且还有剩余,继续选择该面值的钱币,直到剩余金额无法再选择该面值的钱币为止。
按照这个贪心策略,找零100元的最少钱币数为2张50元。如果没有50元的钱币,则需要找5张20元或者10张10元,钱币张数更多。
相关问题
设计一个贪婪算法,使得找的钱币张数最少,并写出代码
假设有一组硬币面值为{1, 5, 10, 25},需要支付27美分,可以采取以下贪心策略:
1. 优先选择面值最大的硬币,即选择25美分的硬币,支付27美分后,还需支付2美分;
2. 再次优先选择面值最大的硬币,但是无法选择25美分的硬币,因为选择25美分的硬币会超过支付金额,所以选择10美分的硬币,支付2美分后,还需支付0美分;
3. 最后一次支付,选择面值最小的硬币,即选择1美分的硬币,完成支付。
因此,最少需要使用2张硬币。
代码实现:
```python
def coin_change(coins, amount):
coins.sort(reverse=True) # 对硬币面值进行降序排列
count = 0
for coin in coins:
while amount >= coin:
count += 1
amount -= coin
return count
```
使用样例:
```python
coins = [1, 5, 10, 25]
amount = 27
print(coin_change(coins, amount))
# 输出:2
```
本关任务:设计一个贪婪算法,使得找的钱币张数最少。 商店售货员找给 1 个顾客 n 元,用以下七种面值的纸币:100 元,50 元,20 元,10 元,5 元,2 元,1 元。 思考:如果商店售货员找给 1 个顾客 140 元,假设钱币的面值有九种:100 元,70 元,50 元,20 元,10 元,7 元,5 元,2 元,1 元。用贪婪算法得到的是该问题的最优解吗?
### 回答1:
根据贪婪算法的思想,每次选择面值最大的纸币来找钱,可以使得找的钱币张数最少。但是对于这个问题,用贪婪算法得到的不一定是最优解。比如,如果商店售货员找给顾客 140 元,用九种面值的纸币,贪婪算法会先选择 100 元的纸币,然后再选择 20 元的纸币和两个 10 元的纸币,总共需要找出 4 张纸币。但是,更优的解法是选择 70 元的纸币和两个 35 元的纸币,总共只需要找出 3 张纸币。因此,贪婪算法得到的不是该问题的最优解。
### 回答2:
在这个问题中,我们需要找到一种方法来找零,使得用的钞票张数最小。这个问题可以通过贪婪算法来解决。
贪婪算法是一种常见的近似算法,它的基本思想是每次都选择局部最优解,并将其加入到最终解中。对于这个问题,我们可以从面值较高的纸币开始找零。
如果商店售货员需要找给顾客140元,我们可以考虑从100元开始,不断减去相应的面额,直到找完为止。这样我们可以得到1张100元和2张20元,总共使用了3张纸币。但是,如果纸币的面值是100元,70元,50元,20元,10元,7元,5元,2元,1元的九种,贪婪算法得到的就不是最优解。
如果按照贪婪算法的思路,我们首先从100元面值的纸币开始,但是100元无法满足需求,所以我们选择70元的纸币。接下来我们选择两张20元的纸币,然后选择一张10元的纸币,最后还剩下一元钱,我们直接使用1元纸币找零。这样我们使用了5张纸币。
然而,最优解应该是使用1张100元纸币和2张20元纸币,使用的总共钞票张数为3。可见,贪婪算法并不是一种一定能得到最优解的方法。
综上所述,贪婪算法在寻找零钱方面并不一定能得到最优解,因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法来解决问题。
### 回答3:
在计算机科学中,贪婪算法是一种解决优化问题的算法,它通过在每个局部做出最优决策来寻求全局最优解。对于商店售货员找钱的问题,贪婪算法是一种简单而有效的方法。
首先,我们需要将钞票按从大到小的顺序排列,这样我们可以确保在找钱时始终使用最大面值的纸币。然后,我们通过以下步骤找到最少的钞票张数:
1. 计算当前剩余需要找的钱数。
2. 在钞票列表中找到面值小于等于当前剩余钱数的最大面额纸币。
3. 如果找到了这样的钞票,将其加入钞票组合中并从剩余钱数中减去该面额钞票的价值。
4. 如果没有找到符合条件的钞票,则回到第二步。
例如,如果商店售货员需要找给顾客140元,我们可以采取以下步骤:
1. 剩余需要找的钞票数为140元。
2. 最大面值钞票为100元,将其加入钞票组合中并将剩余需要找的钞票数减去100元,变为40元。
3. 最大面值钞票为20元,将其加入钞票组合中并将剩余需要找的钞票数减去20元,变为20元。
4. 最大面值钞票为20元,将其加入钞票组合中并将剩余需要找的钞票数减去20元,变为0元。
因此,需要找的钞票张数为3张100元、1张20元,共计4张纸币。
回答该问题:
对于这个问题,贪婪算法并不能得到最优解。因为贪婪算法只关注每步局部最优解,而没有考虑整体最优解。在这个情况中,如果我们采用贪婪算法,它会先选择100元的面值纸币来找钱,然后只能选择50元和20元的面值纸币。这将会导致找钱的纸币张数为2张100元,2张20元,共计4张纸币。但是,更优的解决方案是采用2张70元的面值纸币和1张总值为5元的面值纸币,这样就只需要3张纸币。
综上所述,虽然贪婪算法在某些情况下可以解决问题,但不能保证它得到的解决方案一定是最优解。为了确保获得全局最优解,可能需要使用其他算法,比如动态规划。