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
天若有情6737 分钟前
逆向玩家狂喜!用C++野生写法一键破解线性加密(不规范但巨好用)
开发语言·c++·算法
风筝在晴天搁浅40 分钟前
剑指Offer 60.n个骰子的点数
算法
ProgramHelpOa44 分钟前
Optiver 2026 OA 全面复盘|26NG / Intern 最新高频题型整理
人工智能·算法·机器学习
feifeigo1231 小时前
基于无迹变换的电网概率潮流分析 MATLAB 实现
开发语言·算法·matlab
Java成神之路-1 小时前
【算法刷题笔记】全题型导航目录
笔记·算法
爱写代码的倒霉蛋1 小时前
2022年天梯赛L1-8真题解析(哈希+排序)
数据结构·算法
Struggle_97551 小时前
算法知识-倍增算法
算法
计算机安禾1 小时前
【计算机网络】第5篇:网桥学习与生成树算法——环路拓扑中的路径收敛问题
学习·计算机网络·算法
fie88891 小时前
基于遗传算法的机械故障诊断MATLAB程序
算法·机器学习·matlab
nlpming1 小时前
opencode MCP(Model Context Protocol)配置手册
算法