322. Coin Change

最新推荐文章于 2024-01-18 14:06:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-18 14:06:26 发布 · 84 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一个解决硬币找零问题的动态规划算法，通过一个名为coinChange的函数实现，该函数接收硬币面额数组和目标金额作为参数，返回所需的最少硬币数量。若无法找零，则返回-1。文章附带了YouTube视频教程链接，详细讲解了算法原理和实现过程。 
   int coinChange(vector<int> &coins, int amount) {
        vector<int> ans(amount + 1, amount+10);
        ans[0] = 0;
        for (int i = 1; i < amount+1; i++) {
            for (int j = 0; j < coins.size(); j++)
                if (i >= coins[j])
                    ans[i] = min(ans[i], ans[i - coins[j]] + 1);
        }
        if(ans.back()<amount+1) return ans.back();
        else return -1;
    }

dp：bottom-up做法

 

youtube：https://www.youtube.com/watch?v=jgiZlGzXMBw&t=502s

coding_ironboy
关注
leetcode 322. Coin Change | 322. 零钱兑换（动态规划）
寒泉
07-12 5万+
题目 https://leetcode.com/problems/coin-change/ 题解 也许是第一次在没看答案的情况下写的动态规划… 第一反应是，这题不是广义背包吗？想了一下，不是，因为广义背包的约束是小于等于容量，而本题的约束是等于容量。 第二反应是，这题有点像 dp 的累加和啊。把一个数 a 可以拆成 b + c，这样就划分成了子问题。 第三反应是，拆分的过程有点类似于 线段树，可以用来方便理解，不过思路不能照搬。 结合这三个想法，确定了 dp[] 表示强制包含当前元素情况下，需要的最小硬币
LeetCode刷题：322. Coin Change
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
04-08 393
LeetCode刷题：322. Coin Change 原题链接：https://leetcode.com/problems/coin-change/ You are given coins of different denominations and a total amount of money amount. Write a function to compute the fewest ...
Leetcode 322. Coin Change [Python]
sinat_30403031的博客
12-31 308
经典贪心，但是用dp的方式来表示。首先建立amount的数组用来表示需要多少coins来组成这个amount（最小的coins数）。然后遍历coin里的amount unit。从coin的价值到amount进行遍历，只要当前价格 减去当前coin价值（面值），在dp数组里有相应的个数的银币组成，就可以得到，我们的i - coin需要的硬币个数加上一个coin面值的银币就能得到i这个amount的币面价值总和。当然了，dp[i]可能在遍历不同coin面值的时候被更新，所以需要保持最小价值。 class Sol
leetcode322. Coin Change
欲买桂花同载酒
10-15 247
题目：题目链接 思路：第一反应是dfs，然后感觉太麻烦了，想到dp，感觉dp简单点。首先令dp[i]为amount=i时最少的硬币数，那么可以得到其状态转移方程： dp[i]=for coin in coins:if(i>=coin)max(dp[i−coin]+1,dp[i])dp[i] = for\ coin\ in\ coins : if(i>=coin) max(dp[i-coin]+1,dp[i])dp[i]=for coin in&n
LeetCode：322. Coin Change - Python
Growth Diary
01-17 736
322. 零钱兑换 问题描述： 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。 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...
[WXM] LeetCode 322. Coin Change C++
WXM
08-30 407
322. Coin Change You are given coins of different denominations and a total amount of money amount. Write a function to compute the fewest number of coins that you need to make up that amount. If tha...
322. Coin Change [Medium]
汋灼的博客
03-26 210
这道题自己不会解，被困扰过很久，甚至知道了要用动态规划也没思路 本题有两种常用解法： 1. 动态规划 dp[i]代表总额为i的最少金币数量，最终解为dp[amount] 2. Recursion with Memory 按照跳台阶题目的相同思路，加到amount的最后一步只有coins.length种情况，只能是amount-coins[i]的coinChange() + 1，然后问题变为求到amount-coins[i]的最少硬币 动态规划更好，亲测时间空间效率都更高 /** * rec
leetcode 322. Coin Change
@fei
01-22 1419
leetcode 322 Coin Change
【算法】322.Coin Change
weixin_47524121的博客
06-12 269
对给定的硬币进行遍历，并对每个硬币可取的数量进行遍历，找到最优解。
322. Coin Change 非常经典的动态规划问题
Black_Cater的博客
02-07 380
You are given coins of different denominations and a total amount of money amount. Write a function to compute the fewest number of coins that you need to make up that amount. If that amount of money cannot be made up by any combination of the coins, retu.
322. Coin Change--硬币找零钱问题
凌凌小博客
01-25 861
硬币找零钱问题 Coin Change ##一、## 1. 题目 2. 题目分析 3. 解题思路 4. 代码实现（java） ##二 、## 1. 题目 2. 题目分析 3. 解题思路 4. 代码实现（java） ##三、## 1. 题目 2. 题目分析 3. 解题思路 4. 代码实现（java） ##四、## 1. 题目 2. 题目分析 3. 解题思路 4. 代码实现（ja...
【LeetCode 面试经典150题】322. Coin Change 零钱兑换
qq_43513394的博客
01-18 474
You are given an integer array representing coins of different denominations and an integer representing a total amount of money.Return the fewest number of coins that you need to make up that amount. If that amount of money cannot be made up by any comb
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
int coinChange(vector<int>& coins, int amount)
10-18
### 功能 `int coinChange(vector<int>& coins, int amount)` 函数的主要功能是解决零钱兑换问题，即给定不同面额的硬币 `coins` 和一个总金额 `amount`，计算出凑成总金额所需的最少硬币个数。若无法凑出总金额，则返回 -1 [^1][^2][^4]。 ### 实现 #### 动态规划实现 ```cpp class Solution { public: int coinChange(vector<int>& coins, int amount) { vector<int> dp(amount + 1, amount + 1); dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= amount; i++) { for (int j = 0; j < coins.size(); j++) { if (coins[j] <= i) dp[i] = min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1); } } return dp.back() > amount ? -1 : dp.back(); } }; ``` 上述代码使用动态规划的思想，创建一个长度为 `amount + 1` 的数组 `dp`，`dp[i]` 表示凑成金额 `i` 所需的最少硬币个数。初始化 `dp[0] = 0`，因为凑成金额 0 不需要任何硬币。然后通过两层循环，外层循环遍历金额从 1 到 `amount`，内层循环遍历所有硬币。对于每个硬币，如果其面值小于等于当前金额 `i`，则更新 `dp[i]` 为 `dp[i]` 和 `dp[i - coins[j]] + 1` 中的较小值 [^1][^4]。 #### 回溯 + 剪枝实现 ```cpp class Solution { public: int coinChange(vector<int>& coins, int amount) { if (amount == 0) return 0; int ret = INT_MAX; sort(coins.rbegin(), coins.rend()); coinChange(coins, amount, 0, ret, 0); return ret == INT_MAX ? -1 : ret; } void coinChange(vector<int>& coins, int amount, int count, int &ret, int index) { if (amount == 0) { ret = ret < count ? ret : count; return; } if (index == coins.size()) return; for (int k = amount / coins[index]; k >= 0 && k + count < ret; k--) { coinChange(coins, amount - k * coins[index], count + k, ret, index + 1); } } }; ``` 上述代码采用回溯 + 剪枝的方法，先将硬币从大到小排序，然后从最大面额的硬币开始，尽可能多地使用该硬币，若无法凑出金额则回溯。在回溯过程中，若当前使用的硬币数已经超过当前的最优解 `ret`，则不再向下搜索，进行剪枝 [^3]。 ### 优化方案 - **空间优化**：动态规划的实现中，由于每次状态转移只依赖于前一个状态，因此可以考虑使用滚动数组等方式进一步优化空间复杂度，但在该问题中，由于主要是一维数组，空间优化效果不明显。 - **剪枝优化**：在回溯 + 剪枝的实现中，剪枝策略是关键。可以根据实际情况进一步优化剪枝条件，减少不必要的搜索。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值