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
stolentime19 分钟前
洛谷P10515 转圈题解
c++·算法·数学建模·贪心算法
和裕1 小时前
蜂窝板 vs 七层瓦楞重型纸箱:大件工业设备运输性能与成本全对比
大数据·运维·网络·人工智能·算法
衡石科技2 小时前
Data_Agent记忆机制与经验复用衡石分析智能体会话记忆与长期学习技术解析
人工智能·科技·学习·算法·企业级bi
wzdark2 小时前
基于矩阵的动态规划路径问题性能优化4
线性代数·矩阵·动态规划
shirsl3 小时前
算法 Day 2 滑动窗口 + 栈 / 单调栈
开发语言·python·算法
土司大王4 小时前
LeetCode hot100 回溯专题总结:Java 通用模板、决策树模型
java·算法·leetcode·决策树
2601_962218614 小时前
万象生鲜系统订单全生命周期状态同步技术实现业务可视
大数据·数据库·人工智能·python·算法
那年窗外下的雪.5 小时前
AIDC 学习日志|第 22 天|All-Active/Single-Active 故障演练设计
服务器·网络·学习·算法·哈希算法
wzdark5 小时前
基于启发式搜索的最优路径规划算法研究4
算法
l1t6 小时前
用superpi、tinypi、tpi等工具计算圆周率的比较
c语言·算法