本文实例讲述了JS使用贪心算法解决找零问题。分享给大家供大家参考,具体如下:
前面介绍了JS贪心算法解决背包问题,这里再来看看找零问题的解决方法。
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。
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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希望本文所述对大家JavaScript程序设计有所帮助。
JS,贪心算法,找零问题
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
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。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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