LeetCode 0322.零钱兑换:动态规划(DP)
【LetMeFly】322.零钱兑换:动态规划(DP)
力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/coin-change/
给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。
计算并返回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 。
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
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
示例 3:
输入:coins = [1], amount = 0 输出:0
提示:
1 <= coins.length <= 121 <= coins[i] <= 231 - 10 <= amount <= 104
方法一:动态规划
使用一个 d p dp dp数组, d p [ i ] dp[i] dp[i]代表组成金额 i i i至少需要多少枚硬币。
初始值除了 d p [ 0 ] = 0 dp[0]=0 dp[0]=0外其余值全为“无穷大”。
状态转移方程: d p [ i ] = min ( d p [ i ] , d p [ i − c o i n ] + 1 ) , ∀ c o i n ∈ c i n s dp[i]=\min (dp[i], dp[i - coin] + 1), \forall coin \in cins dp[i]=min(dp[i],dp[i−coin]+1),∀coin∈cins。
最终
d
p
[
a
m
o
u
n
t
]
dp[amount]
dp[amount]的值即为答案(若为“无穷大”则需返回-1)
- 时间复杂度 O ( a m o u n t × l e n ( c o i n s ) ) O(amount\times len(coins)) O(amount×len(coins))
- 空间复杂度$O(amount)
AC代码
C++
class Solution {
public:
int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
vector<int> dp(amount + 1, 1e5);
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= amount; i++) {
for (int t : coins) {
if (i - t >= 0) {
dp[i] = min(dp[i], dp[i - t] + 1);
}
}
}
return dp.back() > amount ? -1 : dp.back();
}
};
其实也可以对coins按从小到大的顺序排序,一旦 i − c o i n ≤ 0 i-coin\le 0 i−coin≤0就break。
Python
from typing import List
class Solution:
def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:
dp = [int(1e5)] * (amount + 1)
dp[0] = 0
for i in range(1, amount + 1):
for coin in coins:
if i - coin >= 0:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return -1 if dp[-1] > amount else dp[-1]
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Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/136985285
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