动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，并将这些子问题的解保存起来，如果以后在求解较大子问题的时候需要用到这些子问题的解，就可以直接取出这些已经计算过的解而免去重复运算。保存子问题的解可以使用填表方式，例如保存在数组中。
用一个实际例子来体现动态规划的算法思想——硬币找零问题。
问题描述:
假设有几种硬币，并且数量无限。请找出能够组成某个数目的找零所使用最少的硬币数。例如几种硬币为[1, 3, 5], 面值2的最少硬币数为2(1, 1), 面值4的最少硬币数为2(1, 3), 面值11的最少硬币数为3(5, 5, 1或者5, 3, 3).
问题分析:
假设不同的几组硬币为数组coin[0, ..., n-1]. 则求面值k的最少硬币数count(k), 那么count函数和硬币数组coin满足这样一个条件:
count(k) = min(count(k - coin[0]), ..., count(k - coin[n - 1])) + 1;
并且在符合条件k - coin[i] >= 0 && k - coin[i] < k的情况下, 前面的公式才成立.
因为k - coin[i] < k的缘故, 那么在求count(k)时, 必须满足count(i)(i <- [0, k-1])已知, 所以这里又涉及到回溯的问题.
所以我们可以创建一个矩阵matrix[k + 1][coin.length + 1], 使matrix[0][j]全部初始化为0值, 而在matrix[i][coin.length]保存面值为i的最少硬币数.
而且具体的过程如下:
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* k|coin 1 3 5 min
* 0 0 0 0 0
* 1 1 0 0 1
* 2 2 0 0 2
* 3 3 1 0 3, 1
* 4 2 2 0 2, 2
* 5 3 3 1 3, 3, 1
* 6 2 2 2 2, 2, 2
* ...
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最后, 具体的Java代码实现如下:
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public static int backTrackingCoin(int[] coins, int k) {//回溯法+动态规划
if (coins == null || coins.length == 0 || k < 1) {
return 0;
}
int[][] matrix = new int[k + 1][coins.length + 1];
for (int i = 1; i <= k; i++) {
for (int j = 0; j < coins.length; j++) {
int preK = i - coins[j];
if (preK > -1) {//只有在不小于0时, preK才能存在于数组matrix中, 才能够进行回溯.
matrix[i][j] = matrix[preK][coins.length] + 1;//面值i在进行回溯
if (matrix[i][coins.length] == 0 || matrix[i][j] < matrix[i][coins.length]) {//如果当前的硬币数目是最少的, 更新min列的最少硬币数目
matrix[i][coins.length] = matrix[i][j];
}
}
}
}
return matrix[k][coins.length];
}
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代码经过测试, 题目给出的测试用例全部通过!
总结
以上就是本文关于Java动态规划之硬币找零问题实现代码的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题。如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
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