LeetCode 322.零钱兑换 完全背包 + 动态规划

news2025/1/20 10:48:41

322. 零钱兑换 - 力扣(LeetCode)

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

>>思路和分析

  • 题目中说每种硬币的数量是无限的,可以看出是典型的完全背包问题~
  • 且本题求钱币最小个数,那么钱币有顺序和没有顺序都可以,都不影响钱币的最小个数。

>>动规五部曲

1.确定dp数组以及下标的含义

        dp[j]:凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]

2.确定递推公式

凑足总额为 j - coins[i] 的最少个数为 dp[j - coins[i]]那么只需要加上一个钱币 coins[i] 即是 dp[j - coins[i]] + 1 就是 dp[j] (考虑coins[i])那么dp[j] 要取所有 dp[j - coins[i]] + 1中最小的

递推公式:dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);

3.dp数组初始化

dp[0] = 0;意味着总金额为0所需钱币的个数一定是0

其他下标对应的数值呢?由于 min(dp[j-coins[i]] + 1,dp[j])比较的过程中,若我们设置的初始值较小,可能会被初始值覆盖,所以dp[j]必须初始化为一个最大的数。即INT_MAX

vector<int> dp(amount + 1, INT_MAX);
dp[0] = 0;

4.确定遍历顺序

  • 方式一:先遍历物品再遍历背包(求组合数)
  • 方式二:先遍历背包再遍历物品(求排列数)

本题中所求为钱币的最小个数,与顺序无关。所以可以方式一或者方式二都可以!!!

5.举例推导dp数组

以输入:coins = [1,2,5],amount = 5 。用方式一的遍历顺序,即先遍历物品再遍历背包

方式一进行遍历: 

class Solution {
public:
    int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
        vector<int> dp(amount+1,INT_MAX);
        dp[0] = 0;
        // 组合数 时间复杂度:O(n * amount),其中 n 为 coins 的长度;空间复杂度:O(amount)
        for(int i=0;i<coins.size();i++) { // 物品
            for(int j=coins[i];j <= amount;j++) { // 背包
                if (dp[j - coins[i]] != INT_MAX) //  // 如果dp[j - coins[i]]是初始值则跳过
                    dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]] + 1);
            }
        }
        if(dp[amount] == INT_MAX) return -1;
        return dp[amount];
    }
};
  • 时间复杂度: O(n * amount),其中 n 为 coins 的长度
  • 空间复杂度: O(amount)

方式二进行遍历:

class Solution {
public:
    int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
        vector<int> dp(amount+1,INT_MAX);
        dp[0] = 0;
        // 排列数 时间复杂度:O(n * amount),其中 n 为 coins 的长度;空间复杂度:O(amount)
        for(int j = 0;j <= amount; j++) { // 背包
            for(int i = 0;i < coins.size(); i++) { // 物品   
                if(j >= coins[i] && dp[j - coins[i]] != INT_MAX) 
                    dp[j] = min(dp[j],dp[j-coins[i]] + 1);
            }
        }
        if(dp[amount] == INT_MAX) return -1;
        return dp[amount];
    }
};
  • 时间复杂度: O(n * amount),其中 n 为 coins 的长度
  • 空间复杂度: O(amount)

参考和推荐文章、视频:

动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?| LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录 (programmercarl.com)

来自代码随想录的课堂截图:

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