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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

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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 resultelse: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

1. 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。
2. 初始化结果列表：用于存储每种纸币的数量。
3. 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。
4. 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。
5. 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。