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]
为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。