leetcode 322: 零钱兑换

本文探讨了一种使用动态规划解决经典问题的方法,即如何用最少的硬币凑出给定金额。通过状态转移方程,展示了如何优化算法以在O(n*amount)时间内求解,避免了深度搜索的指数复杂度。实例演示和代码实现有助于理解这个算法在实际场景中的应用。

题目描述:
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 。

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

思路1:
深搜,找到所有可能的方案,再取最小的,这里可以适当的剪枝,如从cions[i]最大的开始搜。 时间复杂度O(2^n)。
思路2:
动态规划——dp[i]拼到最少需要的数量
这道题类似与上台阶问题的思路,状态转移方程:
dp[i] = max{ dp[i-cions[j]] } +1, j : 是coins中所有值
即问题相当于倒数,比如示例1中可以是dp[6] + 1(再来一张5元), dp[9] + 1(再来一张2元), dp[10]+1(再来一张1元).

class Solution(object):
    def coinChange(self, coins, amount):
        """
        :type coins: List[int]
        :type amount: int
        :rtype: int
        """
        # 状态dp是凑成i需要的硬币数量
        # 本题的状态定义和状态转移和爬楼梯问题很类似
        dp = [amount+1 for i in range(amount+1)]
        # 初始值的设置!!!
        dp[0] = 0
        for m in range(1, amount+1):
            for j in range(len(coins)):
                if m-coins[j] >= 0:
                    dp[m] = min(dp[m-coins[j]], dp[m])
            dp[m] += 1
        if dp[amount] <= amount:
            return dp[amount]
        else: #拼不出来!!!
            return -1

这里需要注意初始值的设置来保证最后返回的结果是正确的,因为有拼不出来的情况。

<think>好的,我现在需要解决用户关于零钱兑换518的问题。首先,用户提到了“零钱兑换518”,这可能是指LeetCode上的第518题“Coin Change II”。根据我的知识库,这个问题属于动态规划的经典应用,用于计算使用给定硬币面额凑成总金额的组合数。接下来,我需要验证这一点是否正确,并确保自己理解问题的具体要求。 首先,我需要确认问题描述。LeetCode 518题通常是给定不同面额的硬币和一个总金额,计算可以凑成总金额的组合数。假设硬币数量无限,这与用户提到的“零钱兑换”相符。例如,如果硬币面额是[1,2,5],总金额是5,那么组合数应该是4种:5=5, 2+2+1, 2+1+1+1, 1+1+1+1+1。但需要确认是否正确。 接下来,我需要考虑用户的需求。用户可能想知道如何实现这个算法,特别是动态规划的方法,以及如何找到最优解。根据引用中的资料,特别是引用[1]和[3]提到的动态规划和贪心算法,但518题是求组合数,而贪心算法通常用于求最少硬币数量,如零钱兑换I(LeetCode 322题)。因此,用户可能混淆了不同的问题,需要区分这两者。 然后,我需要构建动态规划的解决方案。动态规划的状态转移方程是关键。对于组合数问题,通常使用二维dp数组,其中dp[i][j]表示使用前i种硬币凑成金额j的组合数。优化后的空间复杂度可能是一维数组,因为硬币可以重复使用。状态转移方程为dp[j] += dp[j - coins[i]],前提是j >= coins[i]。 接着,我需要考虑边界条件。初始化dp[0] = 1,因为凑成金额0的方式只有一种,即不使用任何硬币。然后遍历每个硬币,并更新dp数组。例如,对于每个硬币coin,从coin遍历到总金额amount,更新dp[j] += dp[j - coin]。 需要验证这个过程是否正确。比如,硬币[1,2,5],金额5,初始化dp[0]=1。处理硬币1时,每个金额j都能通过添加1硬币来组合,所以dp[1] = 1, dp[2] = 1,直到dp[5]=1。接着处理硬币2,金额2时dp[2] += dp[0],即变成2种方式(1+1和2)。金额4时,dp[4] += dp[2](即之前的2种方式加上2+2)。最后处理硬币5,金额5时dp[5] += dp[0],得到总共4种方式。这样计算是正确的,所以动态规划方法是可行的。 此外,用户可能想知道是否可以用贪心算法。但根据引用[3]和[4],贪心算法在某些情况下不适用,特别是当硬币面额不满足贪心选择性质时。比如,如果硬币是[1,3,4],金额6,贪心可能会选4+1+1,但最优解是3+3。不过,518题是求组合数,而不是最少硬币,因此贪心可能不适用。因此,动态规划是唯一可行的方法。 接下来,用户可能需要代码实现。根据上述思路,用一维dp数组,外层循环遍历每个硬币,内层循环从coin到amount,更新dp[j]。初始化dp[0]=1,最后返回dp[amount]。 需要注意的问题包括:硬币顺序的处理是否会导致重复组合被算作不同的情况。例如,1+2和2+1是否算作同一种组合。根据问题描述,通常组合不考虑顺序,所以应该视为同一种情况。因此,在动态规划中,外层循环遍历硬币,内层循环遍历金额,确保每个组合的唯一顺序。例如,先处理硬币1,然后处理硬币2,这样组合中的硬币顺序是固定的,避免了重复计数。 最后,生成相关问题,如动态规划与贪心的区别,如何优化空间复杂度,以及不同硬币面额对结果的影响等。</think>### 零钱兑换 518(LeetCode Coin Change II)解析 #### 问题描述 给定不同面额的硬币数组 $coins$ 和一个总金额 $amount$,计算可以凑成该金额的**组合数量**(假设每种硬币数量无限)[^1][^3]。 #### 动态规划解法 1. **状态定义** 定义 $dp[j]$ 表示凑成金额 $j$ 的组合数。 2. **状态转移方程** 对于每个硬币 $coin$,若 $j \geq coin$,则: $$ dp[j] += dp[j - coin] $$ 初始化 $dp[0] = 1$(金额为0时只有1种方式:不选任何硬币)。 3. **实现步骤** - 外层循环遍历硬币,保证组合顺序唯一(避免重复计数如 1+2 和 2+1 被视为同一种组合)。 - 内层循环遍历金额,从当前硬币面额开始更新 $dp$ 数组。 ```python def change(amount: int, coins: list[int]) -> int: dp = [0] * (amount + 1) dp[0] = 1 for coin in coins: for j in range(coin, amount + 1): dp[j] += dp[j - coin] return dp[amount] ``` #### 示例分析 - **输入**:$coins = [1,2,5],\ amount = 5$ - **输出**:4(组合方式:5, 2+2+1, 2+1+1+1, 1+1+1+1+1) - **计算过程**: 1. 初始化 $dp = [1,0,0,0,0,0]$ 2. 处理硬币1:$dp[1]$到$dp[5]$依次变为1 3. 处理硬币2:$dp[2] += dp[0] \rightarrow 2$, $dp[4] += dp[2] \rightarrow 3$,以此类推 4. 处理硬币5:$dp[5] += dp[0] \rightarrow 4$ #### 关键点 - **组合去重**:外层循环按硬币顺序遍历,避免重复计数。 - **时间与空间复杂度**:时间复杂度 $O(n \cdot amount)$,空间复杂度 $O(amount)$,其中 $n$ 是硬币种类数[^3]。 #### 贪心算法的局限性 贪心算法适用于求**最少硬币数**(如LeetCode 322),但无法直接解决组合数问题。例如,硬币面额不满足贪心性质时,贪心可能无法得到正确解[^2][^4]。
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