LeetCode 322.零钱兑换

最新推荐文章于 2024-09-11 10:18:36 发布

右眸Remnant

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分类专栏：算法文章标签： leetcode 算法职场和发展

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这篇博客探讨了如何使用动态规划解决经典的硬币找零问题。通过递归、备忘录和迭代三种方法，详细阐述了解决方案。递归方法虽然直观但存在重复计算，备忘录通过存储中间结果避免了重复，而迭代法从底部向上计算，进一步优化了效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

链接： https://leetcode-cn.com/problems/coin-change/

经典动态规划问题

构成 amount 的方案数一定可以由他的子问题来解决；构建递归树的过程中发现有重叠子问题 -》动态规划

步骤：

分析状态：什么在改变 -》 amount

选择是什么： amount - coins[i]

转移方程： dp[i] = min ( $\sum$ amount - coins[i])

方案一：递归

class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        if (amount == 0) return 0;
        if (amount < 0) return -1;

        // 函数定义：构成amount 硬币的最小数量

        int res = amount + 1;
        for (int coin : coins) {
            res = Math.min(res, coinChange(coins, amount - coin));
        }

        return res == amount + 1 ? -1 : res;
    }
}

完整递归树的过程，但是中间有很多结点是重复计算的，可以使用备忘录

方案二：备忘录

class Solution {
    private int[] memo;
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        if (memo == null) {
            memo = new int[amount + 1];
            Arrays.fill(memo, Integer.MAX_VALUE);
        }
        if (amount == 0) return 0;
        if (amount < 0) return -1;

        if (memo[amount] != Integer.MAX_VALUE) return memo[amount];
        // 函数定义：构成amount 硬币的最小数量

        int res = amount + 1;
        for (int coin : coins) {
            int subSequence = coinChange(coins, amount - coin);
            if (subSequence == -1) continue;
            res = Math.min(res, subSequence + 1);
        }

        memo[amount] = res == amount + 1 ? -1 : res;

        return memo[amount];
    }
}

可以通过，然后动态规划就是在这个基础上改为自底向上的迭代

方案三：迭代

class Solution {
    private int[] memo;
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        if (amount == 0) return 0;

        memo = new int[amount + 1];
        Arrays.fill(memo, amount + 1);

        memo[0] = 0;

        for (int k = 0; k <= amount; k ++) {
            for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
                if (k < coins[i]) continue;
                memo[k] = Math.min(memo[k], memo[k - coins[i]] + 1);
            }

        }
        return (memo[amount] == amount + 1) ? -1 : memo[amount];
    }
}