python贪心算法实现(纸币找零举例)
目录
问题描述
贪心策略
Python代码实现
代码解释
示例输出
注意事项
问题描述
给定一组纸币面值和一个目标金额,找出用最少数量的纸币来找零的方法。
贪心策略
每次选择面值最大的纸币,直到无法继续选择为止。
Python代码实现
def min_bills(bills, amount):
# 对纸币面值进行降序排序
bills.sort(reverse=True)
# 初始化结果列表,用于存储每种纸币的数量
result = []
# 遍历每种纸币
for bill in bills:
# 计算当前纸币的最大使用数量
count = amount // bill
# 更新剩余金额
amount -= count * bill
# 将当前纸币的数量添加到结果列表中
result.append((bill, count))
# 如果剩余金额为0,提前结束循环
if amount == 0:
break
# 返回结果列表和是否成功找零
if amount == 0:
return result
else:
return "无法用给定的纸币找零"
# 示例
bills = [100, 50, 20, 10, 5, 1]
amount = 163
result = min_bills(bills, amount)
if isinstance(result, list):
print("最少纸币数为:", sum([count for _, count in result]))
print("具体组合为:", result)
else:
print(result)
代码解释
- 排序:首先对纸币面值进行降序排序,确保每次选择最大面值的纸币。
- 初始化结果列表:用于存储每种纸币的数量。
- 遍历纸币:对于每种纸币,计算可以使用的最大数量,并更新剩余金额。
- 检查剩余金额:如果剩余金额为0,表示已经成功找零,提前结束循环。
- 返回结果:如果成功找零,返回结果列表;否则返回无法找零的提示。
示例输出
最少纸币数为: 6
具体组合为: [(100, 1), (50, 1), (20, 0), (10, 1), (5, 0), (1, 3)]
注意事项
- 贪心算法在这种情况下通常能找到最优解,因为纸币面值的设计通常允许贪心算法找到最少数量的纸币。
- 在实际应用中,可以根据具体问题调整贪心策略。