完全背包
有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是,每种物品有无限件。
01背包和完全背包唯一不同就是体现在遍历顺序上
518. 零钱兑换 II
题目
518. 零钱兑换 II
给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。
请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0 。
假设每一种面额的硬币有无限个。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
解析
1.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]
2.确定递推公式
dp[j] 就是所有的dp[j - coins[i]](考虑coins[i]的情况)相加。
所以递推公式:dp[j] += dp[j - coins[i]];
3.dp数组如何初始化
首先dp[0]一定要为1,dp[0] = 1是 递归公式的基础。如果dp[0] = 0 的话,后面所有推导出来的值都是0了。
4.确定遍历顺序
本题要求凑成总和的组合数,元素之间明确要求没有顺序。
所以纯完全背包是能凑成总和就行,不用管怎么凑的。
本题是求凑出来的方案个数,且每个方案个数是为组合数。
那么本题,两个for循环的先后顺序可就有说法了。
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
dp[j] += dp[j - coins[i]];
}
}
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!
5.举例推导dp数组
输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5] ,dp状态图如下:
Java代码实现
public int change(int amount, int[] coins) {
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 dp[amount];
}
377. 组合总和 Ⅳ
题目
377. 组合总和 Ⅳ
给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ,和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。
题目数据保证答案符合 32 位整数范围。
解析
1.确定dp数组以及下标的含义
dp[i]: 凑成目标正整数为i的排列个数为dp[i]
2.确定递推公式
dp[i](考虑nums[j])可以由 dp[i - nums[j]](不考虑nums[j]) 推导出来。
因为只要得到nums[j],排列个数dp[i - nums[j]],就是dp[i]的一部分。
求装满背包有几种方法,递推公式一般都是dp[i] += dp[i - nums[j]];
3.dp数组如何初始化
因为递推公式dp[i] += dp[i - nums[j]]的缘故,dp[0]要初始化为1,这样递归其他dp[i]的时候才会有数值基础。
初始化为0,这样才不会影响dp[i]累加所有的dp[i - nums[j]]。
4.确定遍历顺序
个数可以不限使用,说明这是一个完全背包。
得到的集合是排列,说明需要考虑元素之间的顺序。
本题要求的是排列,那么这个for循环嵌套的顺序可以有说法了。
如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。
如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。
如果把遍历nums(物品)放在外循环,遍历target的作为内循环的话,举一个例子:计算dp[4]的时候,结果集只有 {1,3} 这样的集合,不会有{3,1}这样的集合,因为nums遍历放在外层,3只能出现在1后面!
所以本题遍历顺序最终遍历顺序:target(背包)放在外循环,将nums(物品)放在内循环,内循环从前到后遍历。
5.举例来推导dp数组
我们再来用示例中的例子推导一下:
Java代码实现
public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
int[] dp = new int[target + 1];
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i <= target; i++) {
for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
if (i >= nums[j]) {
dp[i] += dp[i - nums[j]];
}
}
}
return dp[target];
}