换零钱——最小钱币张数(贪心算法)

贪心算法:根据给定钱币面值列表,输出给定钱币金额的最小张数。


  (本笔记适合学完python基本数据结构,初通 Python 的 coder 翻阅)


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根据给定钱币面值列表
换零钱——最小钱币张数
(输出给定钱币金额的最小张数)


本文质量分:

96
本文地址: https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/131622912

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目 录

  • ◆ 换零钱——最小钱币张数
    • 1、最小钱币数(贪心算法)
    • 2、算法思路
      • 2.1 “正宗”思路
      • 2.2 算法优化
    • 3、完整源码


◆ 换零钱——最小钱币张数


1、最小钱币数(贪心算法)

  • 问题描述
    阿迪有很多钱。他在银行里有n元。出于安全考虑,他想用现金取款(此处不透露原因)。钞票的面额是1、5、10、20、100元。取出全部余额后能收到的最小钞票数是多少?

  • 输入形式
    输入一个正整数n(1 ≤ n ≤ 109)

  • 输出形式
    阿迪能收到的最小钞票数

  • 样例输入1
    125

  • 样例输出1
    3

  • 样例输入2
    43

  • 样例输出2
    5

  • 样例输入3
    1000000000

  • 样例输出3
    10000000

  • 样例说明
    本题可以直接使用贪心策略(优先尽可能多选择大面额的钞票)解决,主要原因是后一个的权值(这里就是纸币面值)是前一个的2倍或以上。


  据原博文作者tough_coder说:“可以思考一下如果货币的类型是1、9、10元三种,要求凑出18元,你可能就会发现贪心算法出错了!

  我用python 代码,并未发现异常。😄

  • python 代码运行效果截屏图片
    在这里插入图片描述
    如图所见,代码执行并未发现有差错。

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2、算法思路


  本题目是典型的“贪心算法”范例。既然“贪心”,就可劲的贪,每次从待换零钱的金额中抽取最大面值的钱币数额,直到金额为零。最后统计各面值钱币的总结张数,即是我们预期输出——“最少钱币张数”。

  因为每次都是取最大面值钱币,也就是张数最少,每一次操作都是以“最少”为宗旨,其总量亦是“最少总量”,即预期输出“最少钱币张数”。

2.1 “正宗”思路


  严格按前面捋清的算法逻辑,用python 代码实现——

  定义一个{}空字典pieces来存储各种面值钱币的张数。循环从钱币金额中减去最大面值数,将相同面值总数以面值为key张数为value记入字典pieses。完成所有钱币面值遍历后,打印输出张数不为零的键值对(用列表解析式过滤0张数后拼接打印输出到屏幕)。函数返回sum(pieces.values())——返回pieces字的所有值总和。


def change2(n):
    ''' 换零钱 '''
    money_kinds = [1, 5, 10, 20, 100] # 钱币面值列表。
    #money_kinds = [1, 9, 10] # 钱币面值列表。
    print(f"\n钱币面值:{', '.join(map(str, money_kinds))}")
    pieces = {} # 钱币张数字典初值。
    
    for i in money_kinds[::-1]: # 从大到小遍历钱币面值种类。
        k = 0 # 当前面值钱币张数初值。
        
        while n >= i:
            k += 1 # 从钱币金额中取走一张当前面值钱币,累加记录当前面值钱币张数。
            n -= i # 记录还没有找零的金额。
            
        pieces[i] = k # 记录当前面值钱币的最大张数。
        
    print(f"钱币张数:{', '.join([f'''{k}:{v}''' for k,v in pieces.items() if v])}\n{'':~^41}") 
    return sum(pieces.values())


  • 由于用的循环减去最大面值金额的算法,当待换零钱金额足够大时,循环是很耗时的,效率超低。😭😭这,得想想对算法“优化”的法子!
    在这里插入图片描述

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2.2 算法优化


  前面的算法是一张张抽取最大面值,我们可不可以一次把能抽取最大面值的最大张数一起取走。Suer!当然!!!这是完全可行滴。😋只是,在取币之前,得算计算计。python 有“//”整除运算符,可以轻松得出一次最多能抽取多少张当前面值钱币。如 1234//100 是12,即能最大抽取12张面值100的钱币。

    for i in money_kinds[::-1]: # 从大到小遍历钱币面值种类。
        pieces[i] = n//i # 记录能找零当前面值钱币的最大张数。
        n %= i # 记录还没有找零的金额。

如上代码,遍历钱币面值列表,分别将每次遍历能抽取的最大张数存入统计字典。


  如此一来,对钱币面值列表一次遍历,就完成了所有面值钱币张数的统计。这大大提升了程序效率,回车一敲,几乎是瞬间打印输出了结果。

  • 代码运行效果截屏图片
    在这里插入图片描述

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3、完整源码

(源码较长,点此跳过源码)

#!/sur/bin/nve python
# coding: utf-8

def change(n):
    ''' 换零钱 '''
    money_kinds = [1, 5, 10, 20, 100] # 钱币面值列表。
    money_kinds = [1, 9, 10] # 钱币面值列表。
    print(f"\n钱币面值:{', '.join(map(str, money_kinds))}")
    pieces = {} # 钱币张数字典初值。
    
    for i in money_kinds[::-1]: # 从大到小遍历钱币面值种类。
        pieces[i] = n//i # 记录能找零当前面值钱币的最大张数。
        n %= i # 记录还没有找零的金额。
        
    print(f"钱币张数:{', '.join([f'''{k}:{v}''' for k,v in pieces.items() if v])}\n{'':~^41}") 
    return sum(pieces.values())


def change4(n):
    ''' 换零钱 '''
    money_kinds = [1, 5, 10, 20, 100] # 钱币面值列表。
    #money_kinds = [1, 9, 10] # 钱币面值列表。
    print(f"\n钱币面值:{', '.join(map(str, money_kinds))}")
    pieces = {} # 钱币张数字典初值。
    
    for i in money_kinds[::-1]: # 从大到小遍历钱币面值种类。
        k = 0 # 当前面值钱币张数初值。
        
        while n >= i:
            k += 1 # 从钱币金额中取走一张当前面值钱币,累加记录当前面值钱币张数。
            n -= i # 记录还没有找零的金额。
            
        pieces[i] = k # 记录当前面值钱币的最大张数。
        
    print(f"钱币张数:{', '.join([f'''{k}:{v}''' for k,v in pieces.items() if v])}\n{'':~^41}") 
    return sum(pieces.values())


if __name__ == '__main__':
    n = [125, 43, 1000000000, 18]
    
    for i in n:
        print(f"金额:{i:.2f}\n找零钱币张数:{change(i)}\n")


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【前言】 每次建立私人仓库后&#xff0c;一推送就得输入账户密码&#xff0c;真的巨烦人啊。 【解决】 step1&#xff1a; 绑定私匙&#xff1a; 配置Git_犟小孩的博客-CSDN博客 step2&#xff1a; 每次绑定远程仓库的时候&#xff0c;使用SSH绑定 如果已经绑定过了&…

YoloV2

时间线 Motivation Yolo-v1是在检测精度尚可的前提下达到了实时检测&#xff0c;同年的SSD检测速度略慢但检测精度远高于Yolo-v1&#xff0c;因此&#xff0c;Yolo-v2则是着眼于检测得更快更准&#xff0c;同时它利用WordTree创造性地将Imag…

回归预测 | MATLAB实现WOA-DBN鲸鱼算法优化深度置信网络的多输入回归预测

回归预测 | MATLAB实现WOA-DBN鲸鱼算法优化深度置信网络的多输入回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现WOA-DBN鲸鱼算法优化深度置信网络的多输入回归预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基于鲸鱼算法优化深度置信网络(WOA-DBN)的数据回归预测&…

vim的使用方法及相关按键

目录 一、安装vim 二、vim的使用 1.打开vim 2.vim的四种模式使用 &#xff08;1&#xff09;命令模式&#xff08;快捷键的使用&#xff09; &#xff08;2&#xff09;编辑模式 &#xff08;3&#xff09;末行模式 &#xff08;4&#xff09;可视化模式 一、安装vim …

虹科方案 | Redis Enterprise:适用于任何企业的矢量数据库解决方案

用户希望他们遇到的每个应用程序和网站都具有搜索功能。然而&#xff0c;超过80%的业务数据是非结构化的&#xff0c;以文本、图像、音频、视频或其他格式存储。因此&#xff0c;我们需要一种跨非结构化数据的搜索方式。 什么是矢量数据库&#xff08;vector database&#xff…

基于深度学习的高精度老虎检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

摘要&#xff1a;基于深度学习的高精度老虎检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位老虎目标&#xff0c;利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的老虎目标检测识别&#xff0c;另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型…

uniapp学习之【uniapp的返回事件 onBackPress 在微信小程序中不生效的问题】

uniapp 的返回事件 onBackPress 在微信小程序中不生效的问题 场景&#xff1a;页面中点击左上角的返回按钮,监听返回操作,页面返回前执行了一些操作, uniapp 页面生命周期中有 onBackPress ,因此将操作写在了 onBackPress () 页面生命周期钩子当中, H5 测试一切正常,但是微信开…