JS实现的找零张数最小问题示例

我来给你讲一下“JS实现的找零张数最小问题示例”的完整攻略。

算法思路

我们考虑使用贪心算法来解决这个问题。贪心算法的基本思路是，在每一步尽量选择最优的解决方案，直到得到全局最优解为止。我们可以按照面值从大到小的顺序，选择尽量多的面值最大的纸币，然后再逐步减小面值，直到凑够要找的钱数为止。这里需要注意的是，钞票的面值必须是能够整除较小面值的，因此需要提前将钞票面值排序。

代码实现

以下是实现该算法的JavaScript代码示例：

function getChange(money, coins) {
  coins.sort((a, b) => b - a); // 将硬币面值从大到小排序
  let change = {}; // 用于存储找回的钱数
  let sum = 0; // 计算当前找回的钱数

  for (let coin of coins) {
    if (sum + coin <= money) { // 如果当前面值仍然小于等于要找的钱数，就加入找回列表
      let count = Math.floor((money - sum) / coin); // 计算当前面值最多可以找回多少张钞票
      sum += count * coin; // 更新当前找回的钱数
      change[coin] = count; // 记录当前面值找回的钞票张数
    }

    if (sum === money) { // 如果当前找回的钱数等于要找的钱数，就可以结束了
      break;
    }
  }

  return change; // 返回找回的钞票张数
}

示例说明

假设我们要找回89元钱，我们手头上有一些面值为1元、2元、5元、10元的纸币和硬币。我们可以这样使用上面的算法来找零：

let money = 89;
let coins = [1, 2, 5, 10];
let change = getChange(money, coins);
console.log(change); // 输出 {10: 8, 5: 1, 2: 2}

上面代码的输出结果表示，我们需要用8张10元纸币、1张5元纸币和2张2元硬币来凑出89元钱。这样的张数是最小的，也是符合我们的期望的。

再举一个例子，假设我们要找回7元钱，我们同样可以使用上面的算法来找零：

let money = 7;
let coins = [1, 5, 10];
let change = getChange(money, coins);
console.log(change); // 输出 {5: 1, 1: 2}

上面代码的输出结果表示，我们需要用1张5元纸币和2张1元硬币来凑出7元钱。这样的张数也是最小的，符合预期。

希望以上内容可以帮到你，如果还有疑问，欢迎提问。