在现实生活中,经常遇到找零问题,假设有数目不限的面值为20,10,5,1的硬币。 给出需要找零数,求出找零方案,要求:使用数目最少的硬币。
对于此类问题,贪心算法采取的方式是找钱时,总是选取可供找钱的硬币的最大值。比如,需要找钱数为25时,找钱方式为20+5,而不是10+10+5。
贪心算法还是很常见的算法之一,这是由于它简单易行,构造贪心策略不是很困难。本文我们就和大家分享JS使用贪心算法解决找零问题示例。
可惜的是,它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。
<script>
var money= [20,10,5,1];
/*
* m[]:存放可供找零的面值,降序排列
* n:需要找零数
*/
function greedyMoney(m,n){
for(var i=0;i<m.length;i++){
while(n>=m[i] && n>0){
document.write(m[i]+" ");
n = n-m[i];
}
}
document.write("<br>");
}
greedyMoney(money,73);
greedyMoney([25,10,1],63);
</script>结果是:
20 20 20 10 1 1 1 25 25 10 1 1 1
需要说明的是,在一些情况下,找零钱问题使用贪心算法并不能得到整体最优解,其结果可能只是最优解的很好近似。
比如,如果提供找零的面值是11,5,1,找零15。
使用贪心算法找零方式为11+1+1+1+1,需要五枚硬币而最优解为5+5+5,只需要3枚硬币。
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