动态规划 Leetcode 322 零钱兑换

零钱兑换

Leetcode 322

学习记录自代码随想录

要点:1.背包容量为amount,物品重量为coinsi,物品价值为1;

2.因为求最小值递推公式为 d p j = m i n ( d p j , d p j − c o i n s \[ i ] + 1 ) dpj = min(dpj, dpj-coins\[i]+1) dpj=min(dpj,dpj−coins\[i]+1);

3.dp数组初始化,因为是min所以dp0 = 0, 其余值初始化为UINT_MAX;

4.在迭代判断时要跳过dpj-coins\[i] == INT_MAX这种情况,并且此时也没有比较的必要,但是不能不加这个条件,因为UINT_MAX+1会回滚到0导致迭代出错;

c 复制代码
unsigned int min(unsigned int a, unsigned int b){
    return a < b ? a : b;
}

int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount) {

    if(amount == 0) return 0;
    
    // int sum = 0;
    // for(int i = 0; i < coinsSize; i++) sum += coins[i];

    // 1.dp[j]代表凑成总金额为j(背包容量)时所需的最少的硬币个数, 物品重量为coins[i], 物品价值为1
    unsigned int dp[amount+1];
    memset(dp, UINT_MAX, sizeof(dp));
    // memset(dp, 0, sizeof(dp));
    
    // 2.递推公式:dp[j] = max(dp[j], dp[j-coins[i]] + 1)
    // 3.dp数组初始化为UINT_MAX
    dp[0] = 0;
    // 4.遍历顺序,每个物品可以无限拿,所以先物品再背包, 均为正向遍历
    for(int i = 0; i < coinsSize; i++){
        for(int j = coins[i]; j < amount+1; j++){
            // 如果dp[j-coins[i]]为UINT_MAX,则UINT_MAX+1会重新变为0导致整体迭代会出错需要注意!
            if(dp[j-coins[i]] != UINT_MAX){  
                dp[j] = min(dp[j], dp[j-coins[i]] + 1);
            }
        }
    }
    // 5.举例推导dp数组
    if(dp[amount]) return dp[amount];
    return -1;

}
相关推荐
v_34836087621 小时前
Android native端 堆栈打印
android·算法
residual_fan1 小时前
【学术论文】航空发动机故障诊断智能体:基于持续对比强化学习的动态优化方法
人工智能·算法·数据挖掘·数据分析
GreenTea2 小时前
OpenAI Agents API 上手实测:一次调用把整个 agent loop 甩给 OpenAI
前端·后端·算法
深圳满意度咨询3 小时前
医院满意度数字化测评系统:从数据采集到智能决策的技术实践
算法
xiangyun614 小时前
【408数据结构 08】队列:循环队列判空判满,408年年考,一次讲清
c语言·开发语言·数据结构·c++·算法
xiangyun614 小时前
【408数据结构 06】双链表、循环链表、静态链表
c语言·开发语言·数据结构·c++·算法
302wanger6 小时前
推荐下我的两个AI信息源
算法
索尔~古德曼6 小时前
CF——错题的集合
算法
SL_staff6 小时前
JVS-Logic:从页面配置工具到企业级业务逻辑中枢的技术演进
java·算法·全栈
陌シ未央ゞ6 小时前
基于BM25算法和RRF实现的混合索引(java版)
人工智能·spring boot·后端·算法