명확한 설명과 실제 예를 통해 Python에서의 'Coin Change Problem'을 효율적으로 해결하는 방법을 알아보십시오. ---이 비디오는 https://stackoverflow.com/q/63992253/에 대한 질문을 기반으로합니다. '스택 오버 플로우'웹 사이트에서 https://stackoverflow.com/u/3080723/). 이 훌륭한 사용자와 StackexChange 커뮤니티 덕분에 공헌에 감사드립니다. 대체 솔루션, 주제, 의견, 개정 기록 등의 대체 솔루션, 최신 업데이트/개발과 같은 원본 콘텐츠 및 더 자세한 내용은이 링크를 방문하십시오. 예를 들어, 질문의 원래 제목은 다음과 같습니다. Memoization (Amazon 인터뷰 질문), CC BY-SA BY-SA https://Meta.Stackexchange.com/help/licensing wor the 'ccensed at the'ccend wor recended it is the licended it the ricensed it the ricend word worly https. 4.0 '(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 라이센스 및 원본 답변 게시물은'CC BY-SA 4.0 '(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 당신에게 어떤 것이 보이면, vlogize [at] gmail [dot] com에서 저를 보내 주시기 바랍니다. --- 메모리를 사용하여 동전 변경 문제를 해결하는 코인 변경 문제는 아마존이 수행 한 것과 같은 코딩 인터뷰에서 종종 나타나는 고전적인 도전입니다. 핵심적으로 문제는 지정된 코인 교파 세트를 사용하여 주어진 목표 양을 구성하는 데 필요한 최소 코인 수를 결정해야합니다. 이 문제는 특히 가장 효율적인 솔루션을 찾으려고 할 때 복잡해질 수 있습니다. 이 게시물에서는 중복 계산을 피하는 데 도움이되는 기술 인 Memoization을 사용 하여이 문제에 대한 효과적인 접근 방식을 탐색 할 것입니다. 문제 명세서 목표 금액과 동전 교파 목록이 주어지면 해당 목표를 달성하는 데 필요한 최소 코인 수를 찾아야합니다. 예를 들어, 대상이 74이고 교단 1, 5, 10 및 25의 동전이있는 경우 총 금액에 도달하기 위해 결합 할 수있는 가장 적은 동전을 발견하려고합니다. 메모 화 솔루션 메모 화를 사용하여 코인 변화 문제를 해결하는 기쁨은 효율성에 있습니다. 표준 재귀 접근법은 광범위한 재 계산으로 이어질 수있어 프로그램 속도를 늦출 수 있습니다. 다음은 우리의 문제에 대한 메모 화를 사용하는 기능입니다. [[이 텍스트 또는 코드 스 니펫을 공개하려면 비디오 참조] 매개 변수 설정이 기능을 성공적으로 실행하려면 매개 변수를 초기화해야합니다. 대상 금액 : 달성하려는 양, 74. 동전 목록 [1, 5, 10, 25]. 알려진 결과 : 이전에 계산 된 결과를 보유한 제로로 초기화 된 배열. 이것은 회고록이 작동하는 데 중요합니다. 다음은 기능을 호출하는 방법입니다. [[[이 텍스트 또는 코드 스 니펫을 공개하려면 비디오를 참조하십시오]] 왜 known_results를 0으로 초기화합니까? 왜 길이 대상 + 1의 0으로 알려진_results를 초기화하는지 궁금 할 것입니다. 왜 빈 목록으로 시작하지 않습니까? 빈 목록을 사용하면 알고리즘이 존재하지 않는 인덱스에 액세스하려고 할 때 오류가 발생합니다. 예를 들어, [3] = 1을 시도하면 indexError가 발생합니다. 알려진_results = [0] * (대상 + 1)에서는 필요한 크기를 사전 정의하는 목록을 작성합니다. 이를 통해 모든 지수에 액세스 할 수있게되며, 이는 런타임 오류와 결과 처리의 불필요한 복잡성을 피할 수 있습니다. 결론 알려진_results에 대한 적절한 크기의 배열로 시작하면 오류를 방지 할뿐만 아니라 알고리즘의 성능을 향상시킵니다. 코인 변경 문제에 대한 메모 화를 활용하면 결과를 캐싱함으로써 계산 시간을 효과적으로 줄여서 필요할 때 빠른 액세스를 허용합니다. 요약하면 Memoization은 코인 변경 문제의 코딩 및 실행 측면을 단순화하여 원하는 솔루션을 달성하는 매우 효율적인 방법입니다. 행복한 코딩!
