动态规划之硬币面值组合问题

原文链接:http://www.cnblogs.com/python27/archive/2013/09/05/3303721.html

问题描述
  假设我们有8种不同面值的硬币{1,2,5,10,20,50,100,200},用这些硬币组合够成一个给定的数值n。例如n=200,那么一种可能的组合方式为 200 = 3 * 1 + 1*2 + 1*5 + 2*20 + 1 * 50 + 1 * 100. 问总过有多少种可能的组合方式? (这道题目来自著名编程网站ProjectEuler, 点击这里查看原题目) 类似的题目还有:

  [华为面试题] 1分2分5分的硬币三种,组合成1角,共有多少种组合?

  [创新工厂笔试题] 有1分,2分,5分,10分四种硬币,每种硬币数量无限,给定n分钱,有多少中组合可以组成n分钱?

问题分析

  给定一个数值sum,假设我们有m种不同类型的硬币{V1, V2, …, Vm},如果要组合成sum,那么我们有

sum = x1 * V1 + x2 * V2 + … + xm * Vm

求所有可能的组合数,就是求满足前面等值的系数{x1, x2, …, xm}的所有可能个数。

  [思路1] 当然我们可以采用暴力枚举,各个系数可能的取值无非是x1 = {0, 1, …, sum / V1}, x2 = {0, 1, …, sum/ V2}等等。这对于硬币种类数较小的题目还是可以应付的,比如华为和创新工厂的题目,但是复杂度也很高O(sum/V1 * sum/V2 * sum/V3 * …)

  [思路2] 从上面的分析中我们也可以这么考虑,我们希望用m种硬币构成sum,根据最后一个硬币Vm的系数的取值为无非有这么几种情况,xm分别取{0, 1, 2, …, sum/Vm},换句话说,上面分析中的等式和下面的几个等式的联合是等价的。

sum = x1 * V1 + x2 * V2 + … + 0 * Vm

sum = x1 * V1 + x2 * V2 + … + 1 * Vm

sum = x1 * V1 + x2 * V2 + … + 2 * Vm

sum = x1 * V1 + x2 * V2 + … + K * Vm

  其中K是该xm能取的最大数值K = sum / Vm。可是这又有什么用呢?不要急,我们先进行如下变量的定义:

dp[i][sum] = 用前i种硬币构成sum 的所有组合数。

  那么题目的问题实际上就是求dp[m][sum],即用前m种硬币(所有硬币)构成sum的所有组合数。在上面的联合等式中:当xn=0时,有多少种组合呢? 实际上就是前i-1种硬币组合sum,有dp[i-1][sum]种! xn = 1 时呢,有多少种组合? 实际上是用前i-1种硬币组合成(sum – Vm)的组合数,有dp[i-1][sum -Vm]种; xn =2呢, dp[i-1][sum – 2 * Vm]种,等等。所有的这些情况加起来就是我们的dp[i][sum]。所以:

dp[i][sum] = dp[i-1][sum – 0*Vm] + dp[i-1][sum – 1*Vm]

  • dp[i-1][sum – 2*Vm] + … + dp[i-1][sum – K*Vm]; 其中K = sum / Vm

      换一种更抽象的数学描述就是:《动态规划之硬币面值组合问题》

      通过此公式,我们可以看到问题被一步步缩小,那么初始情况是什么呢?如果sum=0,那么无论有前多少种来组合0,只有一种可能,就是各个系数都等于0;

dp[i][0] = 1 // i = 0, 1, 2, … , m

  如果我们用二位数组表示dp[i][sum], 我们发现第i行的值全部依赖与i-1行的值,所以我们可以逐行求解该数组。如果前0种硬币要组成sum,我们规定为dp[0][sum] = 0.

    原文作者:动态规划
    原文地址: https://blog.csdn.net/wickedvalley/article/details/76279480
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