【破解硬币组合难题】C语言编程实战指南

作者:用户XLPK 更新时间:2025-05-29 08:05:11 阅读时间: 2分钟

引言

硬币组合问题是一个经典的编程问题,它涉及到算法设计和动态规划的概念。在这个问题中,我们需要通过不同面值的硬币来凑出特定的金额,并计算最少需要多少个硬币。本文将使用C语言来解决这个问题,并提供详细的代码说明和解释。

问题分析

假设我们有以下硬币面值:1分、5分、10分、20分、50分和100分。我们的目标是凑出一定的金额,例如1000分,我们需要编写一个程序来计算最少需要多少个硬币。

数据结构

为了解决这个问题,我们可以使用一个一维数组来存储每种面值的硬币数量,以及一个变量来存储目标金额。

#define MAX_COIN 6
#define TARGET_AMOUNT 1000

int coin[MAX_COIN] = {0}; // 存储每种硬币的数量

动态规划数组

动态规划的核心是创建一个数组dp,其大小等于目标金额加1。数组的每个元素代表到达该金额所需的最少硬币数。

int dp[TARGET_AMOUNT + 1];

初始状态通常是所有值为正无穷大,表示没有路径能到达这些金额,除了金额为0时,其对应的dp[0]应为0。

for (int i = 0; i <= TARGET_AMOUNT; i++) {
    dp[i] = INT_MAX;
}
dp[0] = 0;

状态转移方程

程序会遍历所有硬币的面值,对于每个硬币,从dp[i](i为目标金额)到dp[i - coin](i减去硬币面值)进行迭代。如果dp[i - coin] + 1小于dp[i],则更新dp[i]dp[i - coin] + 1

for (int coinIndex = 0; coinIndex < MAX_COIN; coinIndex++) {
    for (int amount = coin[coinIndex]; amount <= TARGET_AMOUNT; amount++) {
        if (dp[amount - coin[coinIndex]] != INT_MAX) {
            dp[amount] = (dp[amount] < dp[amount - coin[coinIndex]] + 1) ? dp[amount] : dp[amount - coin[coinIndex]] + 1;
        }
    }
}

主循环

整个过程会包含一个主循环,用于执行上述状态转移,通常以硬币的个数或目标金额为循环条件。

int minCoins = dp[TARGET_AMOUNT];

结果输出

在循环结束后,dp[TARGET_AMOUNT]将保存最少的硬币数量,此时可以通过printf或其他输出函数打印结果。

printf("最少需要 %d 个硬币\n", minCoins);

完整代码

以下是完整的C语言代码示例:

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

#define MAX_COIN 6
#define TARGET_AMOUNT 1000

int coin[MAX_COIN] = {1, 5, 10, 20, 50, 100};

int main() {
    int dp[TARGET_AMOUNT + 1];
    for (int i = 0; i <= TARGET_AMOUNT; i++) {
        dp[i] = INT_MAX;
    }
    dp[0] = 0;

    for (int coinIndex = 0; coinIndex < MAX_COIN; coinIndex++) {
        for (int amount = coin[coinIndex]; amount <= TARGET_AMOUNT; amount++) {
            if (dp[amount - coin[coinIndex]] != INT_MAX) {
                dp[amount] = (dp[amount] < dp[amount - coin[coinIndex]] + 1) ? dp[amount] : dp[amount - coin[coinIndex]] + 1;
            }
        }
    }

    int minCoins = dp[TARGET_AMOUNT];
    printf("最少需要 %d 个硬币\n", minCoins);
    return 0;
}

总结

通过以上步骤,我们可以使用C语言解决硬币组合问题。动态规划是一种有效的算法设计方法,适用于解决这类组合问题。在实际应用中,可以根据需要调整硬币面值和目标金额,以解决不同的问题。

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