O documento discute algoritmos gulosos para o problema do troco mínimo, onde o objetivo é representar um valor com o menor número possível de moedas. Ele apresenta a definição formal do problema, um exemplo passo a passo e uma análise da corretude do algoritmo guloso proposto para o conjunto de moedas {1, 5, 25, 50, 100}.

1. Algoritmos Gulosos
Troco Mínimo
Gabriel Ramalho
Túlio Lemes
Vinicius Rodrigues

2. 1.1 Definição do Problema: Dado a necessidade de representar
um certo valor (troco) com o menor número de moedas possível,
utilizamos algoritmos gulosos para buscar soluções ótimas (o que
nem sempre ocorre).
Podemos tomar como exemplo eventos da vida real:
● Caixas de bancos e estabelecimentos comerciais
freqüentemente trabalham com a tarefa de produzir troco,
procurando fazê-la da maneira mais eficiente possível.
1. Motivação

3. Dado os tipos de moedas de um país, determinar o número
mínimo de moedas para dar um troco de valor n.
1.2 Descrição Informal:

4. Questão: Dado K denominações de moedas M[k] = { m1
, m2
, m3
,...,
mk
}, tal que m1
< m2
< ... < mk
e supondo um troco para n, encontre
uma solução C[n] = x1
m1
+ x2
m2
+ ... + xk
mk
, tal que x1
+ x2
+ ... + xk
seja o menor possível.
Entrada:
● M[k] = {m1
, m2
, m3
, …, mk
} (conjunto de moedas)
● Valor a ser gerado pelas moedas = n
● Quantidade de moedas = k
Saída: Quantidade de moedas utilizadas para gerar o troco.
1.3 Descrição Formal:

5. Suponha que é preciso “dar um troco” de $289,00 e temos
disponíveis moedas com valores de 100, 50, 25, 5 e 1
Menor número de moedas possível:
2 de valor 100
1 de valor 50
1 de valor 25
2 de valor 5
4 de valor 1
De forma geral, agimos tal como um algoritmo guloso: em cada
estágio adicionamos a moeda de maior valor possível, de forma a
não passar da quantia necessária.
1.4 Exemplo:

6. Moedas = {1, 5, 25, 50, 100}
Tamanho do Vetor = 5
Troco = 289
Total de Moedas= 0
1.4.1 Exemplo:

7. Tamanho do Vetor = i = 5
⌊ ( Troco/Moedas[i] ) ⌋ = ⌊ ( 289/100 ) ⌋ = 2
Troco = 289 - ( ⌊ ( 289/100 ) ⌋ * 100) = 289 - 200 = 89
Total de Moedas = ⌊ ( 289/100 ) ⌋ = 2
1.4.1 Exemplo:

8. Tamanho do Vetor = i = 4
⌊ ( Troco/Moedas[i] ) ⌋ = ⌊ ( 89/50 ) ⌋ = 1
Troco = 89 - ( ⌊ ( 89/50 ) ⌋ * 50) = 89 - 50 = 39
Total de Moedas = 2 + ⌊ ( 89/50 ) ⌋ = 2 + 1 = 3
1.4.1 Exemplo:

9. Tamanho do Vetor = i = 3
⌊ ( Troco/Moedas[i] ) ⌋ = ⌊ ( 39/25 ⌋ = 1
Troco = 39 - ( ⌊ ( 39/25 ) ⌋ * 25) = 39 - 25 = 14
Total de Moedas = 3 + ⌊ ( 39/25 ) ⌋ = 3 + 1 = 4
1.4.1 Exemplo:

10. Tamanho do Vetor = i = 2
⌊ ( Troco/Moedas[i] ) ⌋ = ⌊ ( 14/5 ⌋ = 4
Troco = 14 - ( ⌊ ( 14/5 ) ⌋ * 5) = 14 - 10 = 4
Total de Moedas = 4 + ⌊ ( 14/5 ) ⌋ = 4 + 2 = 6
1.4.1 Exemplo:

11. Tamanho do Vetor = i = 1
⌊ ( Troco/Moedas[i] ) ⌋ = ⌊ ( 4/1 ⌋ = 4
Troco = 4 - ( ⌊ ( 4/1 ) ⌋ * 1) = 4 - 4 = 0
Total de Moedas = 6 + ⌊ ( 4/1 ) ⌋ = 6 + 4 = 10
1.4.1 Exemplo:

12. Mas, nem sempre essa estratégia funciona, por exemplo:
Suponha que e preciso “dar um troco” de $20,00 e temos
disponíveis moedas com valores de 100, 50, 24, 12, 5, 1
Usando a estratégia anterior:
1 de valor 12
1 de valor 5
3 de valor 1
O que é errado, pois é possível dar um troco utilizando 4 moedas
de valor 5.
1.4.2 Exemplo:

13. 2. Algoritmo
// d é um vetor com os valores das moedas, ordenado do maior para o menor
// k é a quantidade de elementos nesse vetor
// n é o valor do troco
Função Troco(d, k, n)
S <- 0 // número mínimo de moedas (solução ótima)
s <- [] // vetor que irá guardar a quantidade de moedas utilizadas para cada valor do vetor S
i <- 0
enquanto i < k, faça:
s[i] <- ⌊n / d[i]⌋ // divide o troco pelo valor da moeda atual
n <- n - s[i] * d[i] // diminui do valor do troco, o valor parcial
S <- S + s[i] // incrementa S com a quantidade de moedas utilizadas
i <- i + 1
fim enquanto
retorne S

14. Quando o método guloso funciona, o algoritmo é, em
geral, eficiente.
Figurativamente, a solução gulosa consiste em, a cada
passo, escolher o melhor pedaço possível e não se
arrepender.
Para saber se o método guloso funciona, é necessário
provar que o algoritmo resolve o problema.
3. Análise do Algoritmo

15. Porque o método funciona para o seguinte
conjunto de moedas?
M = [1, 5, 10, 25, 50, 100]
3. Análise do Algoritmo

16. 1. A tabela abaixo mostra o máximo de moedas de cada tipo usado
em um troco mínimo, pois, para cada aumento nesses valores,
existe outra opção com menos moedas. Adicionalmente, não se
pode usar simultâneamente 2 moedas de 10 e 1 de 5.
3. Análise do Algoritmo
1 5 10 25 50 100
4 1 2 1 1 ∞

17. 2. O valor máximo conseguido com as moedas tipos 1 a 5 é 99.
Logo, qualquer troco x > 99 usa tantas moedas de 100 quanto
necessário.
3. O valor máximo conseguido com as moedas tipos 1 a 4 é 49.
Logo, qualquer troco x, 100 > x > 49, usa 1 moeda de 50.
4. O valor máximo conseguido com as moedas tipos 1 a 3 é 24.
Logo, qualquer troco x, 50 > x > 24, usa 1 moeda de 25.
5.O valor máximo conseguido com as moedas tipos 1 e 2 é 9.
Logo, qualquer troco x, 25 > x > 9, usa 1 ou 2 moedas de 10.
3. Análise do Algoritmo

18. 6. O valor máximo conseguido com as moedas do tipo 1 é 4. Logo,
todo valor x, 10 > x > 4 usa 1 moeda de 5.
Conclusão: o troco mínimo obtido pelas considerações anteriores
é exatamente aquele obtido com o algoritmo guloso. Logo, o
método guloso funciona corretamente para esse conjunto de
moedas.
3. Análise do Algoritmo

19. 3.1 Prova de Corretude:
•Consideremos S={s1
,s2
,...,sx
} um conjunto com todas moedas
utilizadas para gerar uma solução ótima obtida a partir do
algoritmo, cujas moedas são {1, 5, 25, 50, 100}.
• Por contradição, assuma a existência de outra solução chamada
S′={s′1
, s′2
,...,s′y
}
• S′ possui um menor número de moedas que S.
3. Análise do Algoritmo

20. •q → nº de moedas de um determinado valor em S.
•q′ → nº de moedas de um determinado valor em S′.
•Usando q(100) e q’(100), e supondo que troco > 100, podemos
concluir que:
troco = (q(100) * 100) + r, r < 100
•Logo, se considerarmos que q’(100) < q(100):
troco = (q’(100) * 100) + r’, r’ >= 100
3.1 Prova de Corretude

21. •Podemos afirmar que esta não é uma solução ótima, pois se r’ é
maior que 100, haveria a chance de q’(100) ser acrescido.
•Analogamente podemos considerar as quantidades de moedas
menores.
troco = (q’(100) * 100) + (q’(50) * 50) + ... + (q’(1) * 1) + r’
r’ >= 1
3.1 Prova de Corretude

22. •Isto é absurdo, pois r’ não pode ser maior ou igual a 1 tendo em
vista que a soma de todas as moedas utilizadas já equivale ao
troco desejado, ou seja:
troco = (q’(100) * 100) + (q’(50) * 50) + ... + (q’(1) * 1)
•Se considerarmos q = q’, também será uma situação absurda,
pois os somatórios das quantidades de moedas de q, e de q’
nunca serão iguais, já que S > S’, ficando provado que S’ não
existe.
3.1 Prova de Corretude

23. •Nem sempre é possível afirmar que o algoritmo guloso fornece
uma solução ótima, para todos os conjuntos de moedas. Exemplo:
• Moedas = {1, 7, 15, 20}
Troco = 31
S = {20, 7, 1, 1, 1, 1}
•Esta solução não é ótima, pois existe S’ = {15, 15, 1}
3.1 Prova de Corretude

24. O algoritmo possui uma interação de k até 1. Desta forma, a função que
representa a complexidade do algoritmo é:
Onde c representa uma constante referente aos passos realizados dentro
do comando de repetição. Assim, procedendo à análise assintótica do
problema temos que:
3. Complexidade

25. Conclusão:
Vantagens:
● Rápido e Eficiente
● Simples e de fácil implementação
Desvantagens:
● Nem sempre fornece uma solução ótima
● Não reconsidera uma solução tomada
Conclusão:
● Complexidade de O(n)
● Programação dinâmica é melhor

26. Bibliografia:
● http://www.ime.uerj.br/~pauloedp/ALGO/Download/ALSLGULO.pdf
● http://www.ic.unicamp.br/~rocha/msc/complex/algoritmosGulososFinal.pdf
● http://wpattern.com/blog/post/2012/03/24/Problema-do-Troco-Analise-de-
Algoritmos.aspx
● https://docs.google.com/presentation/d/1LHv2ymwaCh8xeyZ2X170IU-
WnCkUBZ75IClAjs0-_XM/edit#slide=id.p32