LeetCode:322. Coin Change - Python

322. 零钱兑换

问题描述:

给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。
计算并返回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
注意: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

提示:

  • 1 <= coins.length <= 12
  • 1 <= coins[i] <= 2^31 - 1
  • 0 <= amount <= 10^4

问题分析:

标准的动态规划题目,本题的 最少的硬币个数 ,其实是0 1背包问题,思想一致。现在看看解法:
(1)设dp[i]表示总金额为 i时需要的最少硬币数,很显然 dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1),其中coin表示coins中所有硬币种类的中的一种,后面+1很显然是:上一个状态加上当前硬币循环所有种硬币即可。
(2)dp的初始化需要特别注意,一般求最小值要初始化无穷大float('inf'),最后是dp[0],很显然dp[0]=0,因为总金额为0的时候,就不用兑换了。

Python3实现:

# @Time   :2023/09/07
# @Author :Liu
# 动态规划

class Solution:
    def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:

        dp = [float('inf')] * (amount + 1)
        dp[0] = 0

        for i in range(1, amount+1):
            for coin in coins:
                if i >= coin:  # 添加一个限制条件
                    dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
        
        return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1

举一反三

就这个题目而言,如果说求的是有多少种组合数那?类似的题目:

  1. 算法题 - 拼凑面额 - Python
  2. LeetCode 39. 组合总和 : 返回 所有的组合 ,注意:数组里的数字可以重复使用。排序 + 深度优先即可。
  3. LeetCode 40. 组合总和 II:返回 所有的组合 ,注意:数组里的数字只能用1次。排序 + 深度优先即可。
  4. LeetCode 377. 组合总和 Ⅳ:返回 所有的组合数 ,注意:数组里的数字不同,且可以重复使用。其实是 LeetCode 39. 组合总和 的缩小版,用动规求解。
class Solution:
    def combinationSum4(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        dp = [1] + [0] * target
        
        for i in range(1, target + 1):
            for num in nums:
                if num <= i:
                    dp[i] += dp[i - num]
        
        return dp[target]

相关参考:LeetCode:322. 零钱兑换
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