快乐的LeetCode --- 322. 零钱兑换

本文探讨了如何使用动态规划解决硬币兑换问题,旨在找到凑成特定总金额所需的最少硬币数量。通过实例解析,介绍了算法的具体实现过程。

题目描述:

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: -1

解题思路: 动态规划

定义 F ( i ) F(i) F(i) 为组成金额 i i i 所需最少的硬币数量,则对应的最少硬币数量为: F [ i ] = m i n ( F [ i ] , F [ i − c o i n ] + 1 ) F[i] = min(F[i], F[i - coin] + 1) F[i]=min(F[i],F[icoin]+1),其中coin是我们枚举的最后一枚硬币


代码:

class Solution:
    def coinChange(self, coins, amount):
        dp = [float('inf')] * (amount + 1)
        dp[0] = 0

        for coin in coins:
            for x in range(coin, amount + 1):
                dp[x] = min(dp[x], dp[x - coin] + 1)
        return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1

题目来源:

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

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