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上表中SUM是筹码面值=1的乘积和。
SUM(3)指筹码面值为1和3的时候的乘积和。这里令3为当C=2即种类为2的时候筹码面值C2=3 (C1=1)
很明显,当N=7,14,23,34,47,62,79,98的时候,对应的乘积和最小的C2=3,4,5,6,7,8,9,10.
这是非常有意识的结论,每一种筹码值都有自己的适应范围,
比如,当筹码面值是(1,3)的时候 N的临界值= C2^2-2=9-2=7,
当筹码面值是(1,4)的时候N的临界值=C2^2-2=16-2=14
其他类似,这是一个非常有规律的现象。
在C=2时候可以找到N值的最佳解,但还没有考虑C=3的情况,比如N=47的时候,当C=2的时候,显然(1,7)是最佳解,那么再找找C=3的时候的最佳解,
比较C=3和C=2的最佳解的乘积和大小,找出规律,通而广之,最后找到通解。找到通解后,再反过来理论推导。
我原来以为是N和N-1的关系,其实是筹码面值种类变化从2到3到4的规律变化,复杂不知道多少倍。
YY的解答太早了,没细看,如果要严谨推导的话,这个工作量可能非常的大,所以一开始就没有想着走这条路,当然,我感觉YY的答案可能是接近真相的解(没验证也没推导,只是感觉)。
仔细观察N值C=2的时候C2的变化,会发现,当N=特定值的时候,C2可以有几个解。即几种筹码方案都满足最小乘积和的要求。
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