一开始没什么思路...后来想到确定最大硬币面值就知道其他面值能取多少了。。而且结果是可以由较小的面值转移过来的。f[i]表示最大面值为i时的最小硬币数。a[i]表示第i个物品的价钱。f[i]=min{f[i/j]-sum{a[i]/(i/j)-a[i]/i }}=min{f[i/j]-sum{a[i]/i*(j-1)}}，（j是i的因数）然后又因为显然，在符合条件的情况下面值种类越多越好（至少不会

    这道题目居然是用动态规划，我还以为是搜索呢。。。不过据说有人找到了搜索的题解？？？反正我是找不到。    废话少说。不过这道题目的动态规划的性质还是比较明显的。因为对于一个硬币的集合S（假设S中的数已经排序），因为S中相邻的数成整除关系，所以显然是先把最大的用掉，再用第二大的，以此类推。例外，如果有S'∈S，显然S比S'更优，或者说，不更差。    那么，我们得到下面的转移方程，设f[x]

题意： 求确定n种货币面额x1..xn满足 x1=1 且xi为xj的整数倍（i>j） 给定n个物品价格ai 求使用上面货币最少需要硬币数（不能找零）   题解： 动态规划 听说网上的题解都是搜索的做法- - 只有一个人有说能用dp 但是没说怎么做 我想了一晚上 终于想出了dp的做法orz f[i]表示最大货币面额为i 时 所需最少硬币数 转移方程： f[i]=f

【题解】本蒻一直在想二维dp，看了题解才发现竟然一维就可以 设f[i]为最大面值为i时，买下所有兔纸花费的最小硬币数 f[i]=min{f[j]-sigma(a[k]/i*(i/j-1))},j|i，其中，j为次大面值，这个方程考虑的是选了i能减小多少j的使用注意，如果硬币种类很多，是不影响最优答案的(不用就行了) -----------> 重要的性质所以，可以在枚举j的这一步下手优化：规定i/j