零钱兑换

零钱兑换

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。

题解:采用自下而上的方式,这样在每次计算F(i)之前我们已经知道F(0)~F(i-1)
即可满足将问题分解成子问题,当前问题等于之前问题+当前问题规模
例如
coins = [1, 2, 5], amount = 11
F(1)=min(F(1−1),F(1−2),F(1−5))+1=1
F(2)=min(F(2-1),F(2-2),F(2-5))+1=1
F(3)=min(F(3−1),F(3−2),F(3−5))+1=2
F(4)=min(F(4−1),F(4−2),F(4−5))+1=2

也就是说我们要知道凑成5块钱的最小硬币数,那么就需要知道凑成4块钱的最小硬币数。
自下而上就避免了很多重复的计算,只需要找出每种情况的最小值即可
题解来自leetcod官方题解

public class coinChange {

    public static int coinChange(int[] coins,int amount){
        int max = amount + 1;
        int[] dp = new int[amount + 1];
        Arrays.fill(dp, max);
        dp[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= amount; i++) {
            for (int j = 0; j < coins.length; j++) {
                if (coins[j] <= i) {
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1);
                    System.out.println(dp[i]);
                }
            }
        }
        return dp[amount] > amount ? -1 : dp[amount];
    }
}
<think>好的,我现在需要处理用户关于零钱兑换问题的查询。首先,用户希望了解牛客网上的解题思路以及编程解法。根据系统指令,我需要用中文回答,并且结构清晰,同时引用提供的参考资料。 首先,我得回忆零钱兑换问题的基本定义。这是一个动态规划的经典问题,通常有两种变体:一种是求最少硬币凑成总金额,另一种是求所有可能的组合方式数目。用户可能指的是最少硬币数的情况,但需要确认。不过根据常见的讨论,可能两者都需要提及。 接下来,我需要考虑如何将动态规划应用于这个问题。对于最少硬币数的情况,动态规划数组dp[i]表示凑成金额i所需的最少硬币数。初始化时,dp[0]=0,其他初始化为一个较大的值。然后,对于每个金额,遍历硬币数组,如果硬币面值小于等于当前金额,就更新dp[i]为min(dp[i], dp[i - coin] + 1)。这个思路是否正确呢?是的,这应该是标准的解法。 然后,关于组合数的问题,比如求总共有多少种不同的组合方式。这时候动态规划的状态转移方程会不同。例如,dp[i] += dp[i - coin],但需要注意避免重复计数。通常需要先遍历硬币,再遍历金额,以确保组合的顺序不会重复。这部分可能需要进一步解释。 用户提到了牛客网的解题思路,所以需要结合引用中的内容。引用[2][3]提到牛客网的刷题模块具体代码示例,比如二叉树的最大深度。但零钱兑换可能属于动态规划或贪心的模块。可能需要引导用户参考牛客网的对应模块,比如动态规划部分。 另外,需要确保回答中的LaTeX格式正确。例如,数学公式要用$...$或$$...$$。比如,状态转移方程可以写成$dp[i] = \min(dp[i], dp[i - coin] + 1)$,而组合数的方程则是$dp[i] += dp[i - coin]$。 接下来,生成相关问题。根据系统指令,需要生成三个相关问题,可能涉及动态规划的不同变种、贪心算法的适用性以及实际应用场景。 还需要检查是否有相关的引用可以自然添加。例如,在解释分治算法时,可以引用[1],但零钱兑换属于动态规划,可能引用中的分治部分不直接相关。但用户的问题中提到了牛客网,所以引用[2][3]可能适用,比如在推荐刷题平台时。 现在,我需要组织回答结构,首先介绍问题,然后分情况讨论最少硬币组合数,给出代码示例,最后生成相关问题。确保代码块使用正确的格式,并检查LaTeX是否正确应用。 最后,确认所有引用正确添加,例如在提到分治算法时引用[^1],在提到牛客网刷题时引用[^2][^3]。但根据用户的引用内容,引用[3]中的代码是关于二叉树的,可能不直接相关,但可以提到牛客网有类似的动态规划题目。</think>### 零钱兑换算法解析 零钱兑换是动态规划中的经典问题,常见两种变体: 1. **最少硬币数**:用最少数量的硬币凑出目标金额。 2. **组合数**:硬币凑出目标金额的所有可能方式数目。 #### 1. 最少硬币数的动态规划解法 **状态定义**: - 设$dp[i]$表示凑出金额$i$所需的最少硬币数。 **状态转移方程**: $$dp[i] = \min(dp[i], dp[i - \text{coin}_j] + 1) \quad \text{当} \ i \geq \text{coin}_j$$ 其中$\text{coin}_j$为第$j$种硬币的面值。 **初始化**: - $dp[0] = 0$,其他$dp[i] = \infty$。 **代码示例**(Python): ```python def coin_change(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if coin <= i: dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1 ``` #### 2. 组合数的动态规划解法 **状态定义**: - 设$dp[i]$表示凑出金额$i$的组合数。 **状态转移方程**: $$dp[i] += dp[i - \text{coin}_j] \quad \text{当} \ i \geq \text{coin}_j$$ 需按顺序遍历硬币以避免重复组合。 **初始化**: - $dp[0] = 1$(空组合),其他$dp[i] = 0$。 **代码示例**(Python): ```python def combination_sum(coins, amount): dp = [0] * (amount + 1) dp[0] = 1 for coin in coins: for i in range(coin, amount + 1): dp[i] += dp[i - coin] return dp[amount] ``` #### 牛客网相关题目 在牛客网中,零钱兑换类题目通常归类为动态规划或贪心算法模块。例如: - **题目编号NC212**:要求用最少的硬币数凑出金额。 - **题目编号NC189**:求硬币组合数。 可参考牛客网的动态规划专题进行针对性练习[^2]。 ---
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