1068. Find More Coins (30)

本文介绍了一种使用深度优先搜索算法解决硬币组合问题的方法,通过剪枝优化减少不必要的搜索,最终找到满足条件的最小组合。

1.这道题目采用深度遍历,因为需求最大是100,因为硬币价值是正数,那么最多需要100个硬币,即进行DFS的深度为100,可以接受

2.需要进行剪枝:

1)把coin价值从小到大排列

2)从第一个开始遍历,如果价格减去这个硬币的价值后,剩下的价格小于这个硬币的价值,那么可以continue。因为后面的硬币价值都大于等于现在硬币的价值,有一种情况例如,就是价格减去这个硬币的价值后,刚好等于0,那么就可以输出答案

3)按照上述从小到大排列,第一次获得的答案,肯定为最小的,此时可以直接跳出DFS,输出答案即可




AC代码:

//#include<string>
//#include<stack>
//#include<unordered_set>
//#include <sstream>
//#include "func.h"
//#include <list>
#include <iomanip>
#include<unordered_map>
#include<set>
#include<queue>
#include<map>
#include<vector>
#include <algorithm>
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string>
#include<memory.h>
#include<limits.h>
#include<stack>
using namespace std;

void dfs(int nowIdx, int need, vector<int>&coin, vector<int>&solution, vector<vector<int>>&ans)
{
	if (need == 0)
	{
		ans.push_back(solution);
	}
	else
	{
		bool hasSolution = false;
		if (coin[nowIdx] > need) return;//不用进行下面的遍历,因为nowIdx后面的coin大于或等于现在的coin
		for (int i = nowIdx; i < coin.size(); i++)
		{
			if (hasSolution && coin[i] == coin[i - 1])
				continue;//这个硬币方案和上一个方案一样
			else
			{
				if (need - coin[i] < coin[i] && need!=coin[i]) continue;//如果这个硬币选了之后,剩下的价值比这个硬币小,则不可能,因为后面的硬币价值比现在这个大,除非这个硬币刚好等于need
				hasSolution = true;
				solution.push_back(coin[i]);
				dfs(i + 1, need - coin[i], coin, solution, ans);
				if (ans.size()) return;//有答案,则这个答案必然是最小的,进行剪枝
				solution.pop_back();

			}
			if (coin[i] == need) break;//这个已经是答案了,后面不可能存在不一样的答案,不用遍历
		}
	}
}

bool cmp(const vector<int>&a, const vector<int>&b)
{
	for (int i = 0; i < min(a.size(), b.size()); i++)
	{
		if (a[i] < b[i]) return true;
		else if (a[i] > b[i]) return false;
	}
	if (a.size() < b.size()) return true;
	else return false;
}

int main(void)
{
	int n, need;
	cin >> n >> need;
	vector<int> coin(n);
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		scanf("%d", &coin[i]);
	}
	vector<int> solution(0);
	vector<vector<int>> ans(0);
	sort(coin.begin(), coin.end());
	dfs(0, need, coin, solution, ans);
	sort(ans.begin(), ans.end(),cmp);
	if (ans.size() == 0)
		cout << "No Solution" << endl;
	else
	{
		for (int i = 0; i < ans[0].size(); i++)
		{
			printf("%d", ans[0][i]);
			if (i != ans[0].size() - 1)
				printf(" ");
		}
		cout << endl;
	}
	return 0;
}


你提供的代码片段是一个试图实现**零钱兑换(Coin Change)**问题的函数,但目前只写了前半部分,并未完成逻辑。目标是:**给定不同面值的硬币 coins 和一个总金额 amount,计算出兑换 amount 所需的最少硬币数**。 --- ## 🚫 当前代码的问题分析: ```java public int coinChange(int[] coins, int amount) { List<Integer> list = Arrays.stream(coins).sorted().collect(Collectors.toList()); } ``` ### ❌ 问题 1:代码未完成 - 函数没有返回值,Java 编译器会报错。 - 没有实现动态规划或递归等核心逻辑。 ### ❌ 问题 2:排序无意义 - `Arrays.stream(coins).sorted().collect(Collectors.toList())` 是对硬币排序,但在动态规划中并不需要排序。 - 排序对零钱兑换问题(最少硬币数)没有帮助,除非是贪心策略,但贪心策略在本题中**不适用**(因为硬币面额不一定是能用贪心解决的)。 --- ## ✅ 正确实现(使用动态规划) 下面是使用 **动态规划** 实现的完整 `coinChange` 方法,可以正确求解该问题。 ```java import java.util.Arrays; public class Solution { public int coinChange(int[] coins, int amount) { // 创建一个 dp 数组,dp[i] 表示组成金额 i 所需的最少硬币数 int[] dp = new int[amount + 1]; Arrays.fill(dp, amount + 1); // 初始化为一个大值(表示不可达) dp[0] = 0; // base case:金额为0,需要0个硬币 // 动态规划求解 for (int i = 1; i <= amount; i++) { for (int coin : coins) { if (i - coin >= 0) { dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1); } } } // 如果 dp[amount] 仍为 amount + 1,说明无法组成该金额 return dp[amount] > amount ? -1 : dp[amount]; } } ``` --- ## 🔍 举例说明: 假设 `coins = [1, 2, 5]`, `amount = 11` - 最少硬币组合是:5 + 5 + 1 = 11,共 3 枚硬币 - 输出应为:`3` --- ## 🧠 动态规划思路: - `dp[i]` 表示组成金额 `i` 所需的最小硬币数 - 状态转移方程: ``` dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) ``` 对于每个 `coin`,如果 `i - coin >= 0`,就尝试用这个硬币来凑 `i`,并更新 `dp[i]` --- ## ⚙️ 时间复杂度分析: - 时间复杂度:`O(amount * coins.length)`,其中 amount 是目标金额,coins 是硬币种类数 - 空间复杂度:`O(amount)`,用于存储 dp 数组 --- ## ✅ 示例运行: ```java public class Main { public static void main(String[] args) { Solution solution = new Solution(); int[] coins = {1, 2, 5}; int amount = 11; System.out.println(solution.coinChange(coins, amount)); // 输出:3 } } ``` --- ##
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