技术标签: python换零钱
比如:顾客购物买37元东西,给了100元,要找63元,那最少数量就是1张50元,1张10元,3张1元,一共4张。
方法一: 贪心策略
解决这个问题,最直观的就是使用贪心策略。我们会从最大面值的钱开始,用最多的数量。有余额再到下一个最大面值,还用最多的数量,一直到1元为止。
def chage_give(coins_list, change):
solutions = []
s_list = sorted(coins_list, reverse=True)
for coin in s_list:
coins_num = change // coin
solutions += [coin,] * coins_num
change = change - coin * coins_num
if coins_num < 0:
break
return len(solutions)
if __name__ == "__main__":
print(chage_give([1, 5, 10, 20, 50, 100], 63))
运行程序,输出打印结果:
>>> 5
贪心策略在人民币的体系下表现还好,但是如果当存在有21元的面值,贪心策略就会失效。因为63元的最优解是3个面值21元。
方法二:递归调用的方式求解
既然贪心策略在特殊的面值下会失效,那我们用递归解决这个问题吧。
递归的三个首先条件,我们先确定基本结束条件:剩余需要兑换的零钱正好等于某面值。例如找零10元,答案就是1张10元。
其次是缩小问题的规模:
找零减去 1元 后, 求兑换零钱的最少数量(递归调用自身);
找零减去 5元 后, 求兑换零钱的最少数量;
找零减去 10元后, 求兑换零钱的最少数量;
找零减去 20元后, 求兑换零钱的最少数量;
找零减去 50元后, 求兑换零钱的最少数量;
上述 5项 中选择最小的一个
def change_give_recursion(coins_list, change):
min_coins = change
# 当要兑换的零钱的值正好等于面值列表中其中一项,就直接返回 1
if change in coins_list:
return 1
else:
# 对各种面值都试用递归调用自身,但选择数量最小的一个。
for i in [ c for c in coins_list if c < change]:
coin_num = 1 + change_give_recursion(coins_list, change - i)
if coin_num < min_coins:
min_coins = coin_num
return min_coins
if __name__ == "__main__":
print(change_give_recursion([1, 5, 10, 20, 50, 100], 63))
运行程序,输出打印结果:
>>> 5
上面递归解法虽然能解决问题,但最大的问题是:非常低效!例如对63元的兑换问题需要进行6千多万的递归调用,有太多的重复计算。所以优化这个算法,我们需要消除重复的计算。
我们可以用一个表将计算过的中间结果保存起来,在计算之前查表看看是否已经计算过。这个算法的中间结果就是部分找零的最优解,在递归调用之前先查找表中是否已有部分找零的最优解,如果有,直接返回最优解而不进行递归调用,如果没有,才进行递归调用。
既然存在问题,我们就要做改进,改进后如下:
def change_give_recursion(coins_list, change, known_result):
min_coins = change
if change in coins_list:
# 如果兑换的零钱正好等于其中一个币值,就先将这个结果记录下来
known_result[change] = 1
return 1
elif known_result[change] > 0: # 如果已经存在这个零钱值的结果记录就直接返回
return known_result[change]
else:
for i in [ c for c in coins_list if c < change]:
coin_num = 1 + change_give_recursion(coins_list, change - i, known_result)
if coin_num < min_coins:
min_coins = coin_num
# 将得到的结果保存下来,后面调用是供之后检查
known_result[change] = min_coins
return min_coins
if __name__ == "__main__":
print(change_give_recursion([1, 5, 10, 20, 50, 100], 63, [0] * 64))
改进后的解法,极大的减少了递归调用次数。对63元的兑换问题仅需要进行221次的递归调用,是改进前的三十万分之一。这种中间结果记录的方法叫做“memoization”(记忆化/函数值缓冲)技术,提高了递归解法的性能,这种方法的应用如缓冲。
方法三:动态规划解法
动态规划(Dynamic programming,简称DP)主要用来解决一些希望找到问题最优解的优化问题
找零兑换的动态规划算法从最简单的“1元钱找零”的最优解开始,逐步递加上去,直到我们需要的找零数。在找零递加的过程中,设法保持每一分钱的递加都是最优解,一直加到求解找零数,自然得到最优解。
递加的过程能保持最优解的关键是,其依赖于更少钱数最优解的计算,而更少钱数的最优解已经得到了。问题的最优解包含了更小规模子问题的最优解,这是一个最优化问题能够用动态规划策略解决的必要条件。
计算11分钱的兑换法,我们做如下几步:
1、减去1分钱,剩下10分钱查表最优解是1
2、然后减去5分钱,剩下6分钱查表最优解是2
3、最后减去10分钱,剩下1分钱查表最优解是1
通过上述最小值得到最优解:2个硬币
def change_give_dynamic(coins_list, change, min_coins):
for cents in range(1, change + 1):
coins_count = cents
for j in [c for c in coins_list if c < cents]:
if min_coins[cents - j] + 1 < coins_count:
coins_count = min_coins[cents - j] + 1
min_coins[cents] = coins_count
return min_coins[change]
if __name__ == "__main__":
print(change_give_dynamic([1, 5, 10, 20, 50, 100], 63, [0] * 64))
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