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
    换零钱——最小钱币张数(贪心算法)_第1张图片
    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!
    换零钱——最小钱币张数(贪心算法)_第2张图片

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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
    换零钱——最小钱币张数(贪心算法)_第3张图片

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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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