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
Jerryhut3 分钟前
opencv对齐算法及其应用
人工智能·opencv·算法
果丁智能14 分钟前
智慧校园一卡通深度融合方案:基于超级SIM卡的手机碰一碰智能开锁技术落地实践
数据结构·人工智能·python·科技·算法·智能家居·信息与通信
满怀冰雪22 分钟前
第13篇-栈算法入门-括号匹配-表达式与单调栈基础
java·算法
TCW112125 分钟前
AI底层系列:用C++实现线性代数的公式推导与算法设计-基础篇-5.矩阵方程
人工智能·线性代数·算法
叫我:松哥26 分钟前
基于机器学习和flask的体育健身风险智能分析系统,系统集成DeepSeek、聚类算法、分类算法等,准确率达90%
人工智能·python·神经网络·算法·机器学习·flask·聚类
wabs66630 分钟前
关于动态规划【0-1背包思想在实际问题中是怎么转化的?】
算法·动态规划
阿文的代码库32 分钟前
欧拉回路与欧拉路径的算法流程演示
算法
汤姆yu38 分钟前
云知声 U2 原生智能体大模型深度解析
大数据·人工智能·算法·ai·大模型·多模态·智能体
syt_biancheng43 分钟前
贪心算法(1)---简介
算法·贪心算法
小白小宋1 小时前
【PUSCH番外篇】5G NR 相位补偿与频移校正:原理、流程与工程实现
算法·5g·matlab·信息与通信·信号处理