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头脑风暴:零钱兑换

题目

给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。

示例 1:

输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5] 输出: 4 解释: 有四种方式可以凑成总金额: 5=5 5=2+2+1 5=2+1+1+1 5=1+1+1+1+1

示例 2: 输入: amount = 3, coins = [2] 输出: 0 解释: 只用面额2的硬币不能凑成总金额3。

示例 3: 输入: amount = 10, coins = [10] 输出: 1

注意,你可以假设:

  • 0 <= amount (总金额) <= 5000
  • 1 <= coin (硬币面额) <= 5000
  • 硬币种类不超过 500 种
  • 结果符合 32 位符号整数

解题思路

根据题意钱币数量不限,我们就可以知道本题是一个完全背包。但是和完全背包又有点不一样,纯完全背包是能否凑成总金额,而本题是要求凑成总金额的个数。

注意本题要求的是凑成硬币的组合数,这里面有什么说法吗? 举例来说:

5 = 2 + 2 + 1;

5 = 1 + 2 + 2;

这个是一种组合,元素都是 2 2 1,如果是按照元素的排列数,那么这就是俩种排列了。组合不强调元素之间的顺序,排列强调元素之间的顺序。

接下来,我们来通过动态规划的方式来求解此题:

第一步,确定dp数组以及下标的含义:dp[j]:凑成总金额j的货币组合数为dp[j]。

第二步,确定递推公式:求装满背包有几种方法,一般公式都是:dp[j] += dp[j - nums[i]];

第三步,dp数组初始化:从dp[i]的含义上来讲就是,凑成总金额0的货币组合数为1。下标非0的dp[j]初始化为0,这样累计加dp[j - coins[i]]的时候才不会影响真正的dp[j],所以 dp[0] = 1。

第四步,确定遍历顺序:先遍历物品,再遍历背包。以往我们求解完全背包的时候俩个 for 循环的的顺序是无关紧要的,为啥这次需要先遍历物品,再遍历背包呢?

我们先来看外层for循环遍历物品(钱币),内层for遍历背包(金钱总额)的情况,代码如下:

for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量

假设:coins[0] = 1,coins[1] = 5。那么就是先把1加入计算,然后再把5加入计算,得到的方法数量只有{1, 5}这种情况。而不会出现{5, 1}的情况。所以这种遍历顺序中dp[j]里计算的是组合数!

如果把两个for交换顺序,代码如下:

for (int j = 0; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量
for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
if (j - coins[i] >= 0) dp[j] += dp[j - coins[i]];
}
}

背包容量的每一个值,都是经过 1 和 5 的计算,包含了{1, 5} 和 {5, 1}两种情况。此时dp[j]里算出来的就是排列数!

代码实现

class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
// dp[j] 表示凑成背包容量为 j 的组合数
int[] dp = new int[amount + 1];
dp[0] = 1;

for(int i = 0; i < coins.length; i++){
for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){
dp[j] += dp[j - coins[i]];
}
}

return

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