leetcode322 零钱兑换

最新推荐文章于 2024-07-25 10:18:09 发布

code:R

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CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hello_R/article/details/118713825

这篇博客讨论了一种动态规划的解决方案，用于计算给定不同面额硬币和总金额时，找到最少硬币数量的问题。当无法用硬币组合成总金额时，返回-1。示例展示了在不同情况下如何应用该算法，例如当硬币面额为[1, 2, 5]时找零11元，以及只有2元硬币找零3元等场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
你可以认为每种硬币的数量是无限的。

示例 1：
输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11
输出：3
解释：11 = 5 + 5 + 1
示例 2：
输入：coins = [2], amount = 3
输出：-1
示例 3：
输入：coins = [1], amount = 0
输出：0
示例 4：
输入：coins = [1], amount = 1
输出：1
示例 5：
输入：coins = [1], amount = 2
输出：2

提示：
1 <= coins.length <= 12
1 <= coins[i] <= 231 - 1
0 <= amount <= 104

思路：本题可以视作背包问题解决。值得注意的一点是每个面额的硬币都可以拿任意多个，因此不再迭代之间进行增加，而是在单次迭代中进行数次增加，每个位置都可以继承上一次迭代或者由本次迭代之前的元素进行增加取得。

代码：

class Solution {
public:
    int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
int n=coins.size();
vector<int> dp(amount+1,amount+1);
int i,j;
dp[0]=0;
for(i=0;i<n;i++)
{
    for(j=coins[i];j<=amount;j++)
    {
        dp[j]=min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);
    }
}
if(dp[amount]==amount+1) return -1;
else return dp[amount];
    }
};