嗯哼,别人问的问题,看的我也头晕,百度了一下动态规划,看了看才想起来该怎么做,今天写了写代码,实现了~

要求是递归,动态规划,想了想这种方法也是最简单的~

所谓动态规划:把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。(摘自百科)(时间复杂度为一个多项式的复杂度)

背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。

题目如截图:

解题思路:

n代表面值

n为1,直接看是否可以整除;

n>1,看在没有第n个面值的时候多少,然后看有1个、2个....j/n个面值为n的时候需要几枚硬币,取最小值

将这些直接存在数组中,然后去数组里的最小值

代码:

 #include"header_file.h"
using namespace std; int coin_num(vector<int> T,int i,int j)
{
if(i==)
{
if(j%T[]==)
{
return j/T[];
}
else
{
return ;
}
}
else
{
int min;
min=coin_num(T,i-,j);
int temp;
temp=j/T[i-];
for(int m=;m<=temp;m++)
{
if(min>(m+coin_num(T,i-,j-m*T[i-])))
min=m+coin_num(T,i-,j-m*T[i-]); }
return min;
}
} vector<int> all_num(vector<int> T,int j)
{
vector<int> v;
for(int i=;i<T.size();i++)
v.push_back(coin_num(T,i+,j));
// for(int i=0;i<T.size();i++) //use for test
// cout<<v[i]<<" ";
//v.push_back(coin_num(T,i+1,j));
return v;
} int find_min(vector<int> v)
{
int min=;
for(int i=;i<v.size();i++)
{
if(v[min]>v[i])
min=i;
}
return v[min];
} int main(void)
{
int n;
cout<<"input n:";
cin>>n; vector<int> T;
for(int i=;i<n;i++)
{
int temp;
cin>>temp;
T.push_back(temp);
} int j;
cout<<"input j:";
cin>>j; vector<int> v;
v=all_num(T,j);
int min;
min=find_min(v);
cout<<"min:"<<min<<endl;
}

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