【题目】给定数组arr,arr中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个整数aim代表要找的钱数,求组成aim的方法数。

【代码1】递归

import numpy as np

def changemeans(arr,aim):
if len(arr)<0:
print("No coin provided for change!")
arr.sort()
arr.reverse()
m = process(arr,0,aim)
print('There are ',m,' ways!') def process(arr,idx,aim):
res = 0
i = 0
if aim == 0:
res = 1
else :
if idx == len(arr):
res = 0
else :
while arr[idx]*i <= aim:
res += process(arr,idx+1,aim - arr[idx]*i)
i += 1
return res # ===CALL === #
a = [5,10,25,1]
tar = 1000
changemeans(a,tar)

【代码2】改进递归(递归加入记忆搜索):时间复杂度O(N * aim2)

  【原理】:例如按照题目中的a = [5,10,25,1],使用a[0]和a[1],利用[25,1]组成剩余的980元的可能性就是一种重复递归,假设利用[25,1]组成剩余的980元需要5秒钟,那么【代码1】需要搜索5*0+10*2,5*2+10*1,5*5 三次递归,【代码2】额外耗用了O((N+1)*(aim+1))的空间,但是只要三次寻址即可。

import numpy as np

def changemeans(arr,aim):
if len(arr)<0:
print("No coin provided for change!")
arr.sort()
arr.reverse()
map = np.zeros((len(arr)+1,aim+1))
m = process(arr,0,aim,map)
print('There are ',m,' ways!') def process(arr,idx,aim,map):
res = 0
i = 0
if aim == 0:
res = 1
else :
if idx == len(arr):
res = 0
else :
while arr[idx]*i <= aim:
mapval = map[idx+1][aim- arr[idx]*i]
if mapval != 0:
if mapval == -1: mapval = 0
res += mapval
else:
res += process(arr,idx+1,aim - arr[idx]*i,map)
i += 1
if res == 0:
map[idx][aim] = -1
else :
map[idx][aim] = res
#print(':',int(map[idx][aim]),res)
return res # ===CALL === #
a = [5,10,25,1]
tar = 1000
changemeans(a,tar)

【代码3】:时间复杂度O(N * aim2)

import numpy as np

def changemeans(arr,aim):
n = len(arr)
if n<=0:
print('No coin provided for exchange.')
j = 0
dp = np.zeros((n,aim+1)) for i in range(0,n):
dp[i][0] = 1 while j*arr[0]<= aim:
dp[0][j*arr[0]] = 1
j += 1 for i in range(1,n):
for j in range(1,aim+1):
num = 0
k = 0
while j-arr[i]*k >= 0:
num += dp[i-1][j-arr[i]*k]
k += 1
dp[i][j] = num print(dp[n-1][aim]) # ===CALL === #
a = [5,10,25,1]
tar = 1000
changemeans(a,tar)

【代码4】:

另外实际上算arr[0..i-1]的组成剩下的方法,只会从最少的那个钱币为下标的位置开始,因此可以改为:

import numpy as np

def changemeans(arr,aim):
n = len(arr)
if n<=0:
print('No coin provided for exchange.')
j = 0
dp = np.zeros((n,aim+1)) for i in range(0,n):
dp[i][0] = 1 while j*arr[0]<= aim:
dp[0][j*arr[0]] = 1
j += 1 for i in range(1,n):
for j in range(min(arr)-1,aim+1):
num = 0
k = 0
while j-arr[i]*k >= 0:
num += dp[i-1][j-arr[i]*k]
k += 1
dp[i][j] = num print(dp[n-1][aim]) # ===CALL === #
a = [5,10,25,2]
tar = 1000
changemeans(a,tar)

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