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
灰灰勇闯IT5 分钟前
ops-memory:CANN Runtime 的 Tensor 内存管理
算法
叶子Talk19 分钟前
OpenAI破解80年数学猜想,AI首次做出原创证明
人工智能·数学·算法·机器学习·ai·openai·ai推理
MhZhou041233 分钟前
1.11M参数小模型实现脑瘤分割 CVPR 2026 Findings 开源
算法·计算机视觉·3d·空间计算
有为少年1 小时前
Welford算法 | 从单一到批次
大数据·人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习
吴可可1231 小时前
Teigha处理CAD样条曲线的方法解析
数据库·算法·c#
啊董dong1 小时前
noi-2026年5月12号小测验
数据结构·c++·算法
不知名的忻1 小时前
红黑树(简易版)
算法·红黑树
NQBJT1 小时前
万字拆解 NeckFix:AI 脖子前倾检测的算法原理与工程实现
人工智能·算法
jaychouchannel1 小时前
Python 常用排序算法详解
算法
数智工坊1 小时前
【Inner Monologue论文阅读】: 首次将大语言模型嵌入机器人控制闭环,实现自我反思和动态行为调整
论文阅读·人工智能·算法·语言模型·机器人·无人机