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js貪心算法 錢幣找零問題代碼實例

 更新時間：2019年09月11日 11:21:43   作者：Jaxu''s home  
這篇文章主要介紹了js貪心算法 錢幣找零問題代碼實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

給定一組硬幣的面額，以及要找零的錢數(shù)，計算出符合找零錢數(shù)的最少硬幣數(shù)量。

例如，美國硬幣面額有1、5、10、25這四種面額，如果要找36美分的零錢，則得出的最少硬幣數(shù)應該是1個25美分、1個10美分和1個10美分共三個硬幣。這個算法要解決的就是諸如此類的問題。我們來看看如何用動態(tài)規(guī)劃的方式來解決。

對于每一種面額，我們都分別計算所需要的硬幣數(shù)量。具體算法如下：

  1. 如果全部用1美分的硬幣，一共需要36個硬幣
  2. 如果用5美分的硬幣，則需要7個5美分的硬幣 + 1個1美分的硬幣 = 8個硬幣
  3. 如果用10美分的硬幣，則需要3個10美分的硬幣 + 1個5美分的硬幣 + 1個1美分的硬幣 = 5個硬幣
  4. 如果用25美分的硬幣，則需要1個25美分的硬幣 + 1個10美分的硬幣 + 1個1美分的硬幣 = 3個硬幣

示意圖

方案4的硬幣總數(shù)最少，因此為最優(yōu)方案。

具體的代碼實現(xiàn)如下：

function minCoinChange(coins, amount) {
  let result = null;
  if (!amount) return result;

  const makeChange = (index, value, min) => {
    let coin = coins[index];
    let newAmount = Math.floor(value / coin);
    if (newAmount) min[coin] = newAmount;
    if (value % coin !== 0) {
      makeChange(--index, value - coin * newAmount, min);
    }
  };

  const arr = [];
  for (let i = 0; i < coins.length; i++) {
    const cache = {};
    makeChange(i, amount, cache);
    arr.push(cache);
  }
  console.log(arr);
  let newMin = 0;
  arr.forEach(item => {
    let min = 0;
    for (let v in item) min += item[v];
    if (!newMin || min < newMin) {
      newMin = min;
      result = item;
    }
  });
  return result;
}

函數(shù)minCoinChange()接收一組硬幣的面額，以及要找零的錢數(shù)。我們將上面例子中的值傳入：

const result = minCoinChange2([1, 5, 10, 25], 36);
console.log(result);

得到如下結果：

[
 { '1': 36 },
 { '1': 1, '5': 7 },
 { '1': 1, '5': 1, '10': 3 },
 { '1': 1, '10': 1, '25': 1 }
]
{ '1': 1, '10': 1, '25': 1 }

上面的數(shù)組是我們在代碼中打印出來的arr的值，用來展示四種不同面額的硬幣作為找零硬幣時，實際所需要的硬幣種類和數(shù)量。最終，我們會計算arr數(shù)組中硬幣總數(shù)最少的那個方案，作為minCoinChange()函數(shù)的輸出。

當然在實際應用中，我們可以把硬幣抽象成任何你需要的數(shù)字，這個算法能給出你滿足結果的最小組合。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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