换句话说,给定一组n个正整数 A
和一个阈值 B
,我想找到最小的 C
,这样:
-
C > B
-
C = A[1] * k[1] + A[2] * k[2] + ... + A[n] * k[n]
,k[i]
是整数> = 0
作为示例 A = { 6, 11, 16 }
然后我们可以获得的值是: { 0, 6, 11, 12, 16, 17, 18, 22, 23, 24, 27, 28, 29, 30, 32 ... }
所以如果 B = 14
那么 C
将是 16
, B = 22
=> C = 23
, B = 18
=> C = 22
这个问题得到了这些限制: 2 < n < 5000
0 < A[i] < 50000
和 1 < B < 10^9
(这就是我被困的原因) . 此外,你必须计算一个数组 B
大小 < 1000
数组C(但这可能无关紧要) . 并且算法应该在C中以0.3秒的速度运行 .
像这里描述的那样的算法解决了它,但它不够快:https://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming-set-7-coin-change/
我计算表直到B Amin因为 Amin * k <= B <= Amin * ( k + 1 ) <= B + Amin
这是算法(在伪C中):
int n, A[n], B;
int Amin; // smallest number from A
// table[i] will tell us if it is possible or not to obtain the number i
bool table[B + Amin];
table[0] = true;
for( int i = 0; i < n; ++i )
{
int x = A[i]; // current number / denomination
for( int j = x; j <= B + Amin; ++j )
if( table[j - x] )
table[j] = true;
}
// now we can do something like this:
int result = B + 1;
while( !table[result] )
++result;
这个算法的复杂性为 O(n*B)
,我正在寻找一些独立于 B
(或者可能有 O(log(B))
或 O(sqrt(B))
)的东西
注意:如果我们提出第一个要求 C >= B
那么问题不会改变(只需将B加1)我们可以这样问:如果我们有特定的硬币或纸币(无限的)并想要用它们购买东西那么我们可以支付的金额是多少,这样收银员就必须给予最小的改变 .
我怀疑的事情可能会有所帮助:
https://en.wikipedia.org/wiki/Coin_problem
如果最大公约数 ( x, y ) = 1
,则可以使用 x
和 y
获得高于 xy − x − y
的任何值 .
https://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Euclidean_algorithm
https://en.wikipedia.org/wiki/Subset_sum_problem
编辑:添加示例和注释 .
1 回答
我不认为你可以比O(n * B)更好,因为49999和49998的Frobenius数字(高于这个数字所有金额都可以使用给定的面额建造)是2499750005比10 ^ 9大很多你和你需要至少为某些输入计算最佳值 . 如果gcd(A)> 1那么Frobenius数不存在,但可以通过将所有A和B(向下舍入)除以gcd(A)并将你得到的C乘以gcd(A)来得到最后结果 .
您的伪代码仍有很大的改进空间 . 您可以查看所有面值几乎为B Amin的时间,并将表中的值设置为true多次 .
标准实现看起来像这样:
这已经好一点了(注意休息) . 我把它称为向后实现,因为你回顾表中的所有位置,看看你是否能找到一个与给定面额之一有差异的值 . 您还可以为表中设置为true的连续值的数量引入计数器(当您将表中的值设置为true时增加计数器,如果无法构建值则重置计数器,如果计数器==则返回B 1 A [0] - 1) .
也许你甚至可以通过正向实现获得更好的结果,因为表格可能非常稀疏,这里的表值是false而不是面额: