遇到问题后,可以先用回溯法解决,虽然时间复杂度比较高,但是容易进行思考和分析。
之后再根据动态规划的1个模型,3个特性,看是问题是否满足,如果满足,再用2个方法找到问题的动态规划版本,降低时间复杂度(一般会提升一些空间复杂度)
public class Coins { //动态规划特点: //1个模型,3个特性,2个方法 //1个模型,3个特性 //满足了就可以用动态规划求解 //1模型:阶段决策最优解模型 //3特性: //1.重复子问题 (不同的决策序列,到某个阶段后,会遇到相同的状态) //2.无后效性 //2.1.只关心解决当前阶段子问题,不需要知道之前的状态是怎么推导出来的 //2.2.前面解决的问题,不受到后面解决的子问题影响其状态 //3.最优子结构(一个问题的最优解,包含子问题的最优解,要求这个问题的最优解,就化简成了,求这个问题所有子问题的最优解,如果都求解到了,那么这个问题的最优解也就求解到了) // //2个方法 //1.状态表 //回溯法暴力求解(可以配合’子问题状态的记忆‘来修枝)-> 确定状态(子问题由哪几个主要参数决定) - 画递归树 - 找重复子问题 - 画状态转移表(一般是2维表) - 填状态表 - 按照填写过程的逻辑code (- 在此基础上优化空间复杂度 - 状态方程) //2.状态方程(类似递归时候写的 递推公式) //找最优子结构 -> 写动态方程 - code //回溯,动态规划,贪心,分治 //分类: // 1.回溯,动态规划,贪心 (求最优解) // 2.分治 // 最初分析问题的时候他们都可以用递归的编程思想(方法)来求出时间复杂度相对较高的初期解决方案 //能解决的问题 :回溯>动态规划>贪心 //时间复杂度 :回溯>动态规划>贪心 // 2^n n*m //1.暴力回溯法求解 O(n^m)//2.用动态规划找给定面值的硬币(最少硬币枚数) //返回-1 表示找不开 public static int getCoinCount(int money, int[] coins, int n) { if (check(money, coins, n)) return -1; int[] state = new int[money + 1]; //下标:[i]=剩余需要找i元, 值:需要找的硬币枚数 int[] coinValues = new int[money + 1]; //下标:i剩余需要找i元,值:需要找的每个硬币的币值 for (int i = 0; i < money + 1; i++) state[i] = -1; state[money] = 0; for (int i = money; i >= 0; i--) { if (state[i] == -1) continue; //当前状态无效(没有任何一种找法,可以得到剩余i元的情况) for (int j = 0; j < n; j++) { int toMoney = i - coins[j]; if (toMoney < 0) continue; //找过头了 int coinCount = state[i] + 1; if (state[toMoney] == -1 || state[toMoney] > coinCount) { state[toMoney] = coinCount; coinValues[toMoney] = coins[j]; if (toMoney == 0) { System.out.println("toMoney==0 " + coinCount); //其实,可以break出最外层循环了,以最少的硬币枚次找到了合适的钱 } } } } if (coinValues[0] != 0) { int i = 0; while (coinValues[i] != 0) { System.out.println("coinValue(面值): " + coinValues[i]); i += coinValues[i]; if (i > money - 1) break; } } return state[0]; } private static boolean check(int money, int[] coins, int n) { if (money < 0) return true; if (coins == null) return true; if (n <= 0) return true; for (int i = 0; i < n; i++) { if (coins[i] <= 0) return true; } return false; } public static void main(String[] ar) { int money = 11; int[] coins = new int[]{2, 5, 10, 50}; System.out.println("币值有 " + Arrays.toString(coins)); int co = 0; System.out.println(" ======= 找钱 " + money); co = getCoinCount(money, coins, coins.length); System.out.println("硬币枚数: " + co); money = 167; System.out.println(" ======= 找钱 " + money); co = getCoinCount(money, coins, coins.length); System.out.println("硬币枚数: " + co);
money = 3;
System.out.println("
======= 找钱 " + money);
co = getCoinCount(money, coins, coins.length);
System.out.println("硬币枚数: " + co);
}
}
输出
======= 找钱 11
coinValue(面值): 5
coinValue(面值): 2
coinValue(面值): 2
coinValue(面值): 2
硬币枚数: 4
======= 找钱 167
coinValue(面值): 50
coinValue(面值): 50
coinValue(面值): 50
coinValue(面值): 10
coinValue(面值): 5
coinValue(面值): 2
硬币枚数: 6
======= 找钱 3
硬币枚数: -1