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在Haskell中计算给定变化量的最小硬币数

可以通过动态规划算法来实现。动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题并解决它们来解决复杂问题的方法。

首先,我们需要定义一个函数来计算最小硬币数。假设我们有一个硬币列表 coins,其中包含不同面额的硬币。我们可以使用递归函数来实现这个算法。

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minCoins :: Int -> [Int] -> Int
minCoins 0 _ = 0
minCoins amount coins = minimum [1 + minCoins (amount - c) coins | c <- coins, c <= amount]

上述代码中,minCoins 函数接受两个参数:amount 表示需要找零的金额,coins 表示可用的硬币列表。当 amount 为 0 时,表示已经找零完成,返回 0。否则,我们遍历硬币列表 coins,选择一个面额不大于 amount 的硬币 c,然后递归调用 minCoins 函数计算剩余金额 (amount - c) 的最小硬币数,并加上当前选择的硬币数 1。最后,我们取所有可能的最小硬币数中的最小值。

例如,假设我们有硬币列表 [1, 2, 5],需要找零的金额为 11。调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

首先,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 10。然后,我们递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 10 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 9。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 9 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 8。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 8 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 7。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 7 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

代码语言:txt
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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 11。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 9。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 9 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 8。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 8 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 7。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 7 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 6。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 6 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 5。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 5 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 3。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 3 [1, 2, 5]

继续选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 2。再次递归调用 minCoins 函数:

代码语言:txt
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minCoins 2 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 2 的硬币,剩余金额为 1。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 1 [1, 2, 5]

这次,我们选择面额为 1 的硬币,剩余金额为 0。根据初始定义,minCoins 0 _ 返回 0。然后,我们回溯到上一层递归调用,继续选择面额为 5 的硬币,剩余金额为 11。再次递归调用 minCoins 函数:

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minCoins 11 [1, 2, 5]

最终,我们得到最小硬币数为 3。

在这个例子中,我们使用了面额为 1、2 和 5 的硬币,找零金额为 11。通过动态规划算法,我们计算出最小硬币数为 3。

对于这个问题,腾讯云提供了云原生计算服务,可以帮助开发者构建和管理云原生应用。具体推荐的产品和产品介绍链接如下:

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通过使用这些腾讯云的产品,开发者可以更轻松地构建和部署云原生应用,并且享受到高性能、可靠性和安全性的优势。

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    零钱兑换 题目: 给定不同面额硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。...凑11最少硬币 = 凑10最少硬币/凑9最少硬币/凑6最少硬币 中最少那个 凑10最少 = 凑9最少 / 凑8最少 / 凑5最少 最少那个 依次循环 转成正向思路是,开辟长度...用凑剩余值最少个数+1即为凑1个数。 凑2也是这样。 i 是索引值,也是要凑目标值。如果 目标值 - 硬币面值coin = 剩余值 。剩余值 >= 0,说明 剩余值 之前数组。...成了最小值返回回去了。...Arrays.fill(memo, amt + 1); // 每个值赋值12 memo[0] = 0; for (int i = 1; i <= amt; i++) // 从1到11,计算需要最少硬币

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    可变编解码网络数学原理

    (1)x代表我们实验结果,p(x)表示实验出现给定结果概率,例如丢一枚硬币,那么我们用x=1表示出现正面,x=0表示出现负面。...于是根据(1)一次丢硬币后实验对应信息就是-log(1/2) = 1,我们常用比特来作为信息单位。第二个需要介绍概念叫信息熵,它公式如下所示(2): ?...如果经过公式(3)计算出来值越小就意味着两个系统越相似。举个例子,系统1我们用x=1表示抛硬币出现正面,x=2表示出现反面。系统2我们用x值对应丢骰子正面朝上点数。...我们看一个思想实验,例如给定一个实验有三枚硬币,第一枚硬币正面出现概率是1/2,第二枚硬币正面出现概率是1/3,第三枚硬币证明出现概率是1/4....随机抽样引入了不确定性,就好像每次抛硬币得到结果都可能不一样,但这些不确定性肯定遵循给定概率。现在我们看看如何训练编码器让它满足(10)第二部分取值尽可能小。由于编码器模拟是正太分布函数 ?

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    LeetCode 训练场:322. 零钱兑换

    描述 给定不同面额硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。...实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 确定 base case,目标金额为 0,返回 0; 确定【状态】,即原问题和子问题中变化变量。...毫无疑问,此时【状态】为目标金额 amount; 确定【选择】,导致【状态】产生变化行为。设么会导致目标金额发生变化?答案是硬币,没选择一枚硬币,就会导致目标金额减少。...){ return 0; } // 数组大小为 amount + 1 int[] dp = new int[amount + 1]; // 外层循环遍历所有状态所有取值...<= amount; i++){ // 数组初始值也为 amount + 1 dp[i] = amount + 1; // 内层循环循环求所有选择最小

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