本文将详细介绍如何使用贪心算法,从给定面额(5、2、1)中选出最少数量的整数,使其总和等于目标整数n。我们将通过逐步分析、代码示例和注意事项,帮助读者理解并实现这一经典的找零问题解决方案。
问题概述
我们的目标是设计一个函数,该函数接收一个整数 n 作为输入,并返回一个 Integer 类型的列表。这个列表中的元素只能是 5、2 或 1,并且它们的总和必须等于 n。最关键的要求是,所返回的列表应包含最少数量的整数。
例如:
- 当 n = 12 时,输出应为 [5, 5, 2] (5+5+2 = 12)。
- 当 n = 3 时,输出应为 [2, 1] (2+1 = 3)。
这是一个经典的找零问题(Coin Change Problem)的简化版本,其中我们只有特定面额的“硬币”(5、2、1)。
核心逻辑:贪心算法
对于给定的面额(5、2、1),我们可以采用贪心算法来找到最优解。贪心算法的核心思想是:在每一步都选择当前看来最优的选项,希望最终能够得到全局最优解。在这个问题中,“当前最优”意味着优先使用最大面额的整数,直到无法再使用为止,然后转向次大面额,依此类推。
为什么贪心算法在这里有效?
- 面额5优先: 5是最大的面额。如果我们可以使用5,那么使用它总是比使用多个2和1来凑出5更优(例如,一个5比两个2和一个1更少)。
- 面额2次之: 在5无法使用后,2是最大的面额。使用2总是比使用两个1更优。
- 面额1最后: 1是最小面额,它确保我们总能凑出任何剩余的金额(只要 n 是非负整数)。
因此,算法的步骤如下:
- 尽可能多地使用 5: 只要 n 大于或等于 5,就将 5 添加到结果列表中,并从 n 中减去 5。
- 尽可能多地使用 2: 在 5 无法再使用后,只要 n 大于或等于 2,就将 2 添加到结果列表中,并从 n 中减去 2。
- 尽可能多地使用 1: 在 2 无法再使用后,只要 n 大于或等于 1,就将 1 添加到结果列表中,并从 n 中减去 1。
- 当 n 最终变为 0 时,结果列表就是我们需要的答案。
示例演练
让我们以 n = 12 为例,逐步演示这个过程:
- 初始化: n = 12,结果列表 result = []。
- 处理 5:
- n = 12 >= 5,result.add(5),n = 12 – 5 = 7。result = [5]。
- n = 7 >= 5,result.add(5),n = 7 – 5 = 2。result = [5, 5]。
- n = 2 < 5,停止使用 5。
- 处理 2:
- n = 2 >= 2,result.add(2),n = 2 – 2 = 0。result = [5, 5, 2]。
- n = 0 < 2,停止使用 2。
- 处理 1:
- n = 0 < 1,停止使用 1。
- 返回: 最终结果为 [5, 5, 2]。
代码实现
以下是使用 Java 语言实现上述逻辑的函数:
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class CoinChanger { /** * 计算给定整数n所需的最小数量的5、2、1面额的组合。 * * @param n 目标整数 * @return 包含组合整数的列表 */ public static List<Integer> change(int n) { // 使用ArrayList来存储结果,因为它提供了动态大小的特性 List<Integer> result = new ArrayList<>(); // 优先使用面额为5的整数 while (n >= 5) { result.add(5); n -= 5; } // 其次使用面额为2的整数 while (n >= 2) { result.add(2); n -= 2; } // 最后使用面额为1的整数,确保能凑齐所有剩余金额 while (n >= 1) { result.add(1); n -= 1; } return result; } public static void main(String[] args) { // 测试用例 System.out.println("n = 12, Output: " + change(12)); // 预期: [5, 5, 2] System.out.println("n = 55, Output: " + change(55)); // 预期: [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] (11个5) System.out.println("n = 3, Output: " + change(3)); // 预期: [2, 1] System.out.println("n = 0, Output: " + change(0)); // 预期: [] System.out.println("n = 7, Output: " + change(7)); // 预期: [5, 2] System.out.println("n = 1, Output: " + change(1)); // 预期: [1] } }
注意事项
- List 与 Array 的区别: 在 Java 中,List(例如 ArrayList)和数组(Array)是不同的数据结构。数组在创建时大小固定,而 ArrayList 是动态的,可以根据需要自动扩容。对于这种需要不断添加元素的场景,ArrayList 是更合适的选择。初始化 ArrayList 的正确方式是 List<Integer> list = new ArrayList<>();。
- 贪心算法的适用性: 虽然贪心算法在这个特定问题(面额为 5, 2, 1)中是有效的,但它并非适用于所有找零问题。例如,如果面额是 [1, 3, 4],目标金额是 6:
- 贪心算法会选择 [4, 1, 1](3个硬币)。
- 最优解是 [3, 3](2个硬币)。 这说明贪心算法的有效性取决于硬币面额的特性。对于标准货币系统或本例中的 [5, 2, 1] 组合,贪心算法是正确的。
- 输入校验: 教程中的代码假设 n 是一个非负整数。在实际应用中,可能需要添加输入校验来处理负数或其他无效输入。如果 n 为负数,当前的实现会返回一个空列表,这可能不是预期的行为。
总结
通过采用贪心算法,我们可以高效且准确地解决“用最少数量的 5、2、1 整数凑成目标金额 n”的问题。这种方法直观易懂,且对于给定的面额组合能够保证找到最优解。理解其背后的逻辑和适用场景,对于解决类似的组合优化问题至关重要。
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