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硬币兑换问题：
给定总金额为A的一张纸币，现要兑换成面额分别为a1,a2,....,an的硬币，且希望所得到的硬币个数最少。
# 动态规划思想 dp方程式如下
# dp[0] = 0
# dp[i] = min{dp[i - coins[j]] + 1}, 且 其中 i >= coins[j], 0 <= j < coins.length
# 回溯法，输出可找的硬币方案
# path[i] 表示经过本次兑换后所剩下的面值，即 i - path[i] 可得到本次兑换的硬币值。
def changeCoins(coins, n):
if n < 0: return None
dp, path = [0] * (n+1), [0] * (n+1) # 初始化
for i in range(1, n+1):
minNum = i # 初始化当前硬币最优值
for c in coins: # 扫描一遍硬币列表，选择一个最优值
if i >= c and minNum > dp[i-c]+1:
minNum, path[i] = dp[i-c]+1, i - c
dp[i] = minNum # 更新当前硬币最优值
print('最少硬币数:', dp[-1])
print('可找的硬币', end=': ')
while path[n] != 0:
print(n-path[n], end=' ')
n = path[n]
print(n, end=' ')
if __name__ == '__main__':
coins, n = [1, 4, 5], 22 # 输入可换的硬币种类，总金额n
changeCoins(coins, n)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
Python,硬币兑换
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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