LeetCode_518_零钱兑换Ⅱ

本文解析了如何使用动态规划方法解决LeetCode上的'Coin Change 2'问题,介绍了计算不同面额硬币凑成指定金额组合数量的解题思路、代码实现以及示例。通过五步动态规划法,展示了如何初始化、遍历和更新状态数组来求解该问题。

题目链接

题目描述

给你一个整数数组 coins表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。

请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0

假设每一种面额的硬币有无限个。

题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。

示例 1

输入:amount = 5, coins = [1, 2, 5]
输出:4
解释:有四种方式可以凑成总金额:
5=5
5=2+2+1
5=2+1+1+1
5=1+1+1+1+1

示例 2

输入:amount = 3, coins = [2]
输出:0
解释:只用面额 2 的硬币不能凑成总金额 3

示例 3

输入:amount = 10, coins = [10] 
输出:1

提示

  • 1 <= coins.length <= 300
  • 1 <= coins[i] <= 5000
  • coins 中的所有值 互不相同
  • 0 <= amount <= 5000

解题思路

动态规划五部曲
  • 确定dp数组及下标含义
    • dp[j]:数量为j时的组合数量
  • 确定递推公式
    • dp[j] += dp[j - coins[i]]
  • dp数组初始化
    • dp[0] = 1
  • 确定遍历顺序

AC代码

class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        int[] dp = new int[amount + 1];
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            //遍历物品
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) {
                //遍历背包容量
                dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];
    }
} 
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