贪心算法在找零问题中的应用
贪心算法在找零问题中的应用
找零问题是一个经典的优化问题,其目标是用最少的硬币找零给定的金额。贪心算法是解决这类问题的一种常用方法,其核心思想是在每一步选择中都采取最好或最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致全局的最好或最优的解。本文将围绕找零问题展开,通过贪心算法设计解决方案,并证明在特定条件下贪心算法的有效性。同时,也将探讨贪心算法失效的情况,并设计一种通用的找零算法。
a. 贪心算法求解找零问题
算法设计
假设我们有25美分、10美分、5美分和1美分四种面额的硬币。贪心算法的策略是尽可能多地使用面额较大的硬币,以减少硬币的总数。
- 初始化找零金额n。
- 如果n大于等于25美分,则从n中减去25美分,并增加25美分硬币的数量。
- 如果n大于等于10美分且小于25美分,则从n中减去10美分,并增加10美分硬币的数量。
- 如果n大于等于5美分且小于10美分,则从n中减去5美分,并增加5美分硬币的数量。
- 如果n小于5美分,则直接使用1美分硬币找零。
算法证明
为了证明贪心算法的有效性,我们需要证明在每一步选择中,使用面额最大的硬币总是能得到最优解。
设最优解中使用了k个面额为c的硬币,而贪心算法使用了m个面额为c的硬币。如果k>m,则可以通过将k-m个面额为c的硬币替换为更小面额的硬币来得到一个更好的解,这与最优解的定义矛盾。因此,k<=m,即贪心算法得到的解不会比最优解差。
b. 硬币面额为c的幂时的贪心算法证明
当硬币面额为c的幂时(例如1, c, c^2, c^3...),贪心算法总是能得到最优解。
算法设计
- 初始化找零金额n。
- 从最大面额的硬币开始,尽可能多地使用该面额的硬币。
- 重复步骤2,直到找零金额为0。
算法证明
设最优解中使用了k个面额为c^i的硬币,而贪心算法使用了m个面额为c^i的硬币。如果k>m,则可以通过将k-m个面额为c^i的硬币替换为更小面额的硬币来得到一个更好的解,这与最优解的定义矛盾。因此,k<=m,即贪心算法得到的解不会比最优解差。
c. 设计使贪心算法失效的硬币面额组合
虽然贪心算法在大多数情况下都能得到最优解,但在某些特定的硬币面额组合下,贪心算法可能会失效。例如,假设硬币面额为1, 3, 4,需要找零6美分。按照贪心算法,会先选择4美分的硬币,然后选择2个1美分的硬币,共使用3个硬币。但实际上,使用2个3美分的硬币就能完成找零,只使用2个硬币。
d. 通用找零算法设计
为了克服贪心算法的局限性,可以使用动态规划来设计一个通用的找零算法。
算法设计
- 定义dp[i]为找零i美分所需的最少硬币数量。
- 初始化dp[0]=0,dp[i]=无穷大(i>0)。
- 对于每种面额的硬币c,更新dp数组:dp[i] = min(dp[i], dp[i-c]+1)(i>=c)。
算法实现(伪代码)
function coinChange(coins, amount):
dp = [0] + [float('inf')] * amount
for i in range(1, amount+1):
for coin in coins:
if i >= coin:
dp[i] = min(dp[i], dp[i-coin]+1)
return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1
算法实现(C代码)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount) {
int* dp = (int*)malloc((amount+1) * sizeof(int));
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= amount; i++) {
dp[i] = INT_MAX;
for (int j = 0; j < coinsSize; j++) {
if (i >= coins[j] && dp[i-coins[j]] != INT_MAX) {
dp[i] = fmin(dp[i], dp[i-coins[j]]+1);
}
}
}
int result = (dp[amount] == INT_MAX) ? -1 : dp[amount];
free(dp);
return result;
}
int main() {
int coins[] = {1, 2, 5};
int amount = 11;
int result = coinChange(coins, 3, amount);
printf("Minimum coins needed: %d\n", result);
return 0;
}
结论
贪心算法在找零问题中具有广泛的应用,但在某些特定条件下可能会失效。通过动态规划可以设计出一个通用的找零算法,能够处理各种硬币面额组合的情况。