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coins[i],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 ) dp[j] = min(dp[j], dp[j-coins[i]]+1) dp[j]=min(dp[j],dp[j−coins[i]]+1);

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

4.在迭代判断时要跳过dp[j-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
power 雀儿7 分钟前
掩码(Mask)机制 结合 多头自注意力函数
算法
会叫的恐龙11 分钟前
C++ 核心知识点汇总(第六日)(字符串)
c++·算法·字符串
小糯米60121 分钟前
C++顺序表和vector
开发语言·c++·算法
We་ct42 分钟前
LeetCode 56. 合并区间:区间重叠问题的核心解法与代码解析
前端·算法·leetcode·typescript
Lionel6891 小时前
分步实现 Flutter 鸿蒙轮播图核心功能(搜索框 + 指示灯)
算法·图搜索算法
小妖6661 小时前
js 实现快速排序算法
数据结构·算法·排序算法
xsyaaaan1 小时前
代码随想录Day30动态规划:背包问题二维_背包问题一维_416分割等和子集
算法·动态规划
zheyutao2 小时前
字符串哈希
算法
A尘埃2 小时前
保险公司车险理赔欺诈检测(随机森林)
算法·随机森林·机器学习
大江东去浪淘尽千古风流人物3 小时前
【VLN】VLN(Vision-and-Language Navigation视觉语言导航)算法本质,范式难点及解决方向(1)
人工智能·python·算法