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给一个整数数组 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 。
可认为每种硬币的数量是无限的。
经典的动态规划问题。
设置一个数组dp,其中每个元素dp[i]记录的是,当金额为i时,所需要的硬币个数。则题目所求为dp[amount]。
考虑基础简单的例子。有dp[0] = 0,也就是说,金额为0所需的硬币个数是0。
考虑状态转移公式。从小到大遍历金额数,这样,可以保证:当我们计算金额i所需的最少硬币个数dp[i]时,前面更少的金额所需要的最少硬币个数,比如dp[i-1]、dp[i-2]······等都已求出。
那么,对任意的dp[i],面对某种硬币的面额(记为coin),如果在凑成金额i时选择了这枚硬币,那么在凑成金额(i-coin)时所需要的硬币个数 + 1即可。也就是dp[i] = dp[i-coin] + 1。
- class Solution(object):
- def coinChange(self, coins, amount):
- """
- :type coins: List[int]
- :type amount: int
- :rtype: int
- """
- # 初始化为正无穷大
- dp = [float('inf')]*(amount+1)
-
- # 金额为0,所要凑的硬币个数也为0
- dp[0] = 0
-
- for coin in coins:
- sum_coin = coin
-
- while sum_coin < (amount+1):
- dp[sum_coin] = min(dp[sum_coin], dp[sum_coin-coin]+1)
- sum_coin += 1
-
- # print(dp)
- return dp[amount] if dp[amount]!= float('inf') else -1
给一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。
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。
经典的动态规划问题。
设置一个数组dp,其中每个元素dp[i]记录的是,当凑成金额为i时,所有的硬币组合的总数。则题目所求为dp[amount]。
考虑基础简单的例子。有dp[0] = 1,也就是说,金额为0时,只有1种选择,就是什么硬币都不取。
考虑状态转移公式。从小到大遍历金额数,这样,可以保证:当我们计算金额i的硬币组合数dp[i]时,前面更少的金额的组合数比如dp[i-1]、dp[i-2]······等都已求出。
那么,对任意的dp[i],面对某种硬币的面额(记为coin),如果在凑成金额i时选择了这枚硬币,那么它也包含了凑成金额(i-coin)时的组合个数。而对不同面值的硬币coin,都需要累加所有的组合个数。
- class Solution(object):
- def change(self, amount, coins):
- """
- :type amount: int
- :type coins: List[int]
- :rtype: int
- """
-
- dp = [0]*(amount+1)
- dp[0] = 1
-
- for coin in coins:
- sum_coin = coin
-
- while sum_coin <= amount:
- dp[sum_coin] += dp[sum_coin-coin]
- sum_coin += 1
-
- return dp[amount]
本文仅作学术分享 侵删
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