C-Programm zum Finden von Veränderungen
In diesem Problem wird uns ein Wert n gegeben, wir wollen n Rupien wechseln und wir haben n Münzen, jede Münze hat einen Nennwert zwischen 1 und m. Wir müssen die Gesamtzahl der Möglichkeiten zurückgeben, mit denen diese Summe gebildet werden kann. Die chinesische Übersetzung von
Example
Input : N = 6 ; coins = {1,2,4}. Output : 6 Explanation : The total combination that make the sum of 6 is : {1,1,1,1,1,1} ; {1,1,1,1,2}; {1,1,2,2}; {1,1,4}; {2,2,2} ; {2,4}.
Example
lautet:Example
#include <stdio.h> int coins( int S[], int m, int n ) { int i, j, x, y; int table[n+1][m]; for (i=0; i<m; i++) table[0][i] = 1; for (i = 1; i < n+1; i++) { for (j = 0; j < m; j++) { x = (i-S[j] >= 0)? table[i - S[j]][j]: 0; y = (j >= 1)? table[i][j-1]: 0; table[i][j] = x + y; } } return table[n][m-1]; } int main() { int arr[] = {1, 2, 3}; int m = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); int n = 4; printf("The total number of combinations of coins that sum up to %d",n); printf(" is %d ", coins(arr, m, n)); return 0; }
Output
The total number of combinations of coins that sum up to 4 is 4
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Der Ford-Fulkerson-Algorithmus ist ein Greedy-Algorithmus zur Berechnung der maximalen Durchflussrate in einem Netzwerk. Das Prinzip besteht darin, einen Erweiterungspfad mit einer positiven Restkapazität zu finden. Solange der Erweiterungspfad gefunden wird, können Sie weiterhin Pfade hinzufügen und den Verkehr berechnen. Bis der Verstärkungspfad nicht mehr vorhanden ist, kann die maximale Durchflussrate erreicht werden. Der Begriff „Restkapazität“ des Ford-Fulkerson-Algorithmus besteht darin, den Fluss von der Kapazität zu subtrahieren. Beim Ford-Fulkerson-Algorithmus ist die verbleibende Kapazität eine positive Zahl, bevor sie weiterhin als Pfad verwendet werden kann. Restnetzwerk: Es handelt sich um ein Netzwerk mit denselben Scheitelpunkten und Kanten, das die Restkapazität als Kapazität verwendet. Erweiterter Pfad: Dies ist der Pfad vom Quellpunkt zum Empfangspunkt im Restdiagramm mit einer Endkapazität von 0. Ein möglicher Überblick über das Prinzip des Ford-Fulkerson-Algorithmus, Beispiel

Wie implementiert man einen gierigen Algorithmus mit Python? Der Greedy-Algorithmus ist ein einfacher und effektiver Algorithmus, der sich zur Lösung von Problemen mit optimalen Unterstruktureigenschaften eignet. In jedem Auswahlschritt wird die aktuell beste Wahl getroffen, in der Hoffnung, die global optimale Lösung zu finden. In diesem Artikel stellen wir anhand spezifischer Codebeispiele vor, wie Python zum Implementieren des Greedy-Algorithmus verwendet wird. 1. Die Grundidee des Greedy-Algorithmus Die Grundidee des Greedy-Algorithmus besteht darin, in jedem Schritt die optimale Lösung im aktuellen Zustand auszuwählen und dann

So schreiben Sie mit PHP einen Greedy-Algorithmus. Der Greedy-Algorithmus (Greedy-Algorithmus) ist ein einfacher und effektiver Algorithmus, der zur Lösung einer Art Optimierungsproblem verwendet wird. Die Grundidee besteht darin, bei jedem Schritt die Wahl zu treffen, die im Moment am besten erscheint, ohne Rücksicht auf zukünftige Konsequenzen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie man mit PHP einen Greedy-Algorithmus schreibt, und relevante Codebeispiele bereitgestellt. 1. Problembeschreibung Bevor wir den Greedy-Algorithmus erklären, definieren wir zum besseren Verständnis zunächst ein spezifisches Problem. Angenommen, es gibt eine Reihe von Aufgaben, jede Aufgabe hat einen Anfang

Der Greedy-Algorithmus ist eine häufig verwendete Algorithmusidee und wird häufig bei vielen Problemen eingesetzt. Der Kerngedanke besteht darin, bei der Entscheidungsfindung in jedem Schritt nur die unmittelbar optimale Lösung zu berücksichtigen, ohne die langfristigen Auswirkungen zu berücksichtigen. In C++ umfasst die Implementierung gieriger Algorithmen häufig grundlegende Operationen wie Sortieren und Datenverarbeitung. Im Folgenden stellen wir die Idee des Greedy-Algorithmus und seine Implementierung in C++ für mehrere typische Probleme vor. 1. Aktivitätsplanungsproblem Bei einer Reihe von Aktivitäten hat jede Aktivität ihre Start- und Endzeit, und eine Person kann jeweils nur an einer Aktivität teilnehmen.

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