python 回溯法 子集树模板 系列 —— 17、找零问题

简介: 问题有面额10元、5元、2元、1元的硬币,数量分别为3个、5个、7个、12个。现在需要给顾客找零16元,要求硬币的个数最少,应该如何找零?或者指出该问题无解。分析元素——状态空间分析大法:四种面额的硬币看作4个元素,对应的数目看作各自的状态空间,遍历状态空间,其它的事情交给剪枝函数。

问题

有面额10元、5元、2元、1元的硬币,数量分别为3个、5个、7个、12个。现在需要给顾客找零16元,要求硬币的个数最少,应该如何找零?或者指出该问题无解。

分析

元素——状态空间分析大法:四种面额的硬币看作4个元素,对应的数目看作各自的状态空间,遍历状态空间,其它的事情交给剪枝函数。

解的长度固定:4

解的编码:(x1,x2,x3,x4) 其中x1∈[0,1,2,3], x2∈[0,1,2,3,4,5], x3∈[0,1,2,...,7], x4∈[0,1,2,...,12]

求最优解,增添全局变量:best_x, best_num

套用回溯法子集树模板。

代码


'''找零问题'''

n = 4
a = [10, 5, 2, 1] # 四种面额
b = [3, 5, 7, 12]  # 对应的硬币数目(状态空间)

m = 53  # 给定的金额

x = [0]*n   # 一个解(n元0-b[k]数组)
X = []   # 一组解

best_x = []  # 最佳解
best_num = 0 # 最少硬币数目


# 冲突检测
def conflict(k):
    global n,m, x, X, a, b, best_num
    
    # 部分解的金额已超
    if sum([p*q for p,q in  zip(a[:k+1], x[:k+1])]) > m:
        return True
    
    # 部分解的金额加上剩下的所有金额不够
    if sum([p*q for p,q in  zip(a[:k+1], x[:k+1])]) + sum([p*q for p,q in  zip(a[k+1:], b[k+1:])]) < m:
        return True
    
    # 部分解的硬币个数超best_num
    num = sum(x[:k+1])
    if 0 < best_num < num:
        return True
    
    return False # 无冲突



# 回溯法(递归版本)
def subsets(k): # 到达第k个元素
    global n, a, b, x, X, best_x, best_num
    
    if k == n:  # 超出最尾的元素
        #print(x)
        X.append(x[:]) # 保存(一个解)
        
        # 计算硬币数目,若最佳,则保存
        num = sum(x)
        if best_num == 0 or best_num > num:
            best_num = num
            best_x = x[:]
    else:
        for i in range(b[k]+1): # 遍历元素 a[k] 的可供选择状态: 0, 1, 2, ..., b[k] 个硬币
            x[k] = i
            if not conflict(k): # 剪枝
                subsets(k+1)



# 测试
subsets(0)
print(best_x)

效果图

img_8274f7d3e0681bea653bb6a965287eab.jpg

目录
相关文章
|
Python 机器学习/深度学习 安全
python 回溯法 子集树模板 系列 —— 19、野人与传教士问题
问题 在河的左岸有N个传教士、N个野人和一条船,传教士们想用这条船把所有人都运过河去,但有以下条件限制: (1)修道士和野人都会划船,但船每次最多只能运M个人; (2)在任何岸边以及船上,野人数目都不能超过修道士,否则修道士会被野人吃掉。
1357 0
|
Python 数据可视化
python 回溯法 子集树模板 系列 —— 1、8 皇后问题
问题 8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。 分析 为了简化问题,考虑到8个皇后不同行,则每一行放置一个皇后,每一行的皇后可以放置于第0、1、2、...、7列,我们认为每一行的皇后有8种状态。
960 0
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
Python比较适合哪些场景的编程?
Python比较适合哪些场景的编程?
14 7
|
6天前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据挖掘编程基础3
字典在数学上是一个映射,类似列表但使用自定义键而非数字索引,键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典,并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构,可通过花括号或`set`函数创建,支持并集、交集、差集和对称差集等运算。
15 9
|
2天前
|
存储 数据处理 开发者
深入浅出:Python编程基础与实战技巧
【9月更文挑战第32天】本文将引导读者从零开始,掌握Python编程语言的核心概念,并通过实际代码示例深入理解。我们将逐步探索变量、数据结构、控制流、函数、类和异常处理等基本知识,并结合实用案例,如数据处理、文件操作和网络请求,提升编程技能。无论您是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都能帮助您巩固基础,拓展视野。
|
1天前
|
大数据 Python
Python 高级编程:深入探索高级代码实践
本文深入探讨了Python的四大高级特性:装饰器、生成器、上下文管理器及并发与并行编程。通过装饰器,我们能够在不改动原函数的基础上增添功能;生成器允许按需生成值,优化处理大数据;上下文管理器确保资源被妥善管理和释放;多线程等技术则助力高效完成并发任务。本文通过具体代码实例详细解析这些特性的应用方法,帮助读者提升Python编程水平。
18 5
|
2天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python编程之旅:从基础到精通
【9月更文挑战第32天】本文将带你进入Python的世界,从基础语法到高级特性,再到实战项目,让你全面掌握Python编程技能。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到适合自己的学习路径和方法。让我们一起踏上Python编程之旅,开启一段充满挑战和乐趣的学习历程吧!
|
5天前
|
存储 开发者 Python
探索Python编程的奥秘
【9月更文挑战第29天】本文将带你走进Python的世界,通过深入浅出的方式,解析Python编程的基本概念和核心特性。我们将一起探讨变量、数据类型、控制结构、函数等基础知识,并通过实际代码示例,让你更好地理解和掌握Python编程。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到新的启示和收获。让我们一起探索Python编程的奥秘,开启编程之旅吧!
|
6天前
|
Python
Python编程的循环结构小示例(二)
Python编程的循环结构小示例(二)
|
6天前
|
算法 Python
Python编程的函数—内置函数
Python编程的函数—内置函数
10 0
下一篇
无影云桌面