数据结构与算法之硬币组合问题
题目描述:现有硬币六种,分别为1元、5元、10元、20元、50元、100元,假设每种硬币数量均无限多,问用它们来凑够N元有多少种组合方式。
解题思路:
给定一个数值sum,假设我们有m种不同类型的硬币{V1, V2, ..., Vm},如果要组合成sum,那么我们有
sum = x1 * V1 + x2 * V2 + ... + xm * Vm
求所有可能的组合数,就是求满足前面等值的系数{x1, x2, ..., xm}的所有可能个数。
[思路1]
当然我们可以采用暴力枚举,各个系数可能的取值无非是
x1 = {0, 1, ..., sum / V1},
x2 = {0, 1, ..., sum/ V2}
等等。
这对于硬币种类数较小的题目还是可以应付的,当硬币种类较多时就GG了,
而且这种方法的复杂度也很高O(sum/V1 * sum/V2 * sum/V3 * ...)
[思路2]
从上面的分析中我们也可以这么考虑,我们希望用m种硬币构成sum,
根据最后一个硬币Vm的系数的取值为无非有这么几种情况,
xm分别取{0, 1, 2, ..., sum/Vm},
换句话说,上面分析中的等式和下面的几个等式的联合是等价的。
sum = x1 * V1 + x2 * V2 + ... + 0 * Vm
sum = x1 * V1 + x2 * V2 + ... + 1 * Vm
sum = x1 * V1 + x2 * V2 + ... + 2 * Vm
...
sum = x1 * V1 + x2 * V2 + ... + K * Vm
其中K是该xm能取的最大数值K = sum / Vm。
可是这又有什么用呢?
不要急,我们先进行如下变量的定义:
dp[i][sum] = 用前i种硬币构成sum 的所有组合数
那么题目的问题实际上就是求dp[m][sum],即用前m种硬币(所有硬币)构成sum的所有组合数。
在上面的联合等式中:
当xn=0时,有多少种组合呢?
实际上就是前i-1种硬币组合sum,有dp[i-1][sum]种!
xn = 1 时呢,有多少种组合?
实际上是用前i-1种硬币组合成(sum - Vm)的组合数,有dp[i-1][sum -Vm]种;
xn =2呢, dp[i-1][sum - 2 * Vm]种,等等。
所有的这些情况加起来就是我们的dp[i][sum]。
所以:
dp[i][sum] = dp[i-1][sum - 0Vm] + dp[i-1][sum - 1Vm]+ dp[i-1][sum - 2Vm] + ... + dp[i-1][sum - KVm]; 其中K = sum / Vm
换一种更抽象的数学描述就是:
通过此公式,我们可以看到问题被一步步缩小,那么初始情况是什么呢?
如果sum=0,那么无论有前多少种来组合0,只有一种可能,就是各个系数都等于0;
dp[i][0] = 1 // i = 0, 1, 2, ... , m
如果我们用二位数组表示dp[i][sum], 我们发现第i行的值全部依赖与i-1行的值,所以我们可以逐行求解该数组。
如果前0种硬币要组成sum,我们规定为dp[0][sum] = 0.
求解实际问题
题目描述
题目描述:现有硬币六种,分别为1元、5元、10元、20元、50元、100元,假设每种硬币数量均无限多,问用它们来凑够N元有多少种组合方式。
package 剑指offer;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
while (sc.hasNext()) {
int n = sc.nextInt();
int coin[] = { 1, 5, 10, 20, 50, 100 };
// dp[i][j]表示用前i种硬币凑成j元的组合数
long[][] dp = new long[7][n + 1];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[0][i] = 0; // 用0种硬币凑成i元的组合数为0
}
for (int i = 0; i <= 6; i++) {
dp[i][0] = 1; // 用i种硬币凑成0元的组合数为1,所有硬币均为0个即可
}
for (int i = 1; i <= 6; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
dp[i][j] = 0;
for (int k = 0; k <= j / coin[i - 1]; k++) {
dp[i][j] += dp[i - 1][j - k * coin[i - 1]];
}
}
}
System.out.print(dp[6][n]);
}
sc.close();
}
}