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
HPtiger2 小时前
数据结构——选择排序
数据结构·算法·排序算法
康实训2 小时前
老年评估仿真实训平台架构设计与老年人能力评估实训室教学落地实践
大数据·人工智能·算法·实训室·实训室建设
DongQiShanRen2 小时前
六根硬件映射(四):归属澄清、两处不一致与卷十一总表
开发语言·人工智能·算法·rust·哈希算法·集成学习
CCblandy2 小时前
雪花 ID 四个边界实测:时钟回拨重号 500 个,前端 JSON.parse 直接丢精度
后端·python·算法·性能优化·架构
丑梨数据3 小时前
信创环境里跑文档工具:格式兼容与本地合规的几个坑
数据结构·人工智能·算法·决策树·排序算法
erzong2314 小时前
Linux操作系统:线程概念与控制
linux·算法
Nil2085 小时前
leetcode 5最长回文子串
算法·leetcode·职场和发展
xxwl5855 小时前
区域赛分类题解
c++·笔记·学习·算法
m0_674571975 小时前
力扣 hot 100 python
python·算法·leetcode
青少儿编程课堂6 小时前
蓝桥杯+全国青少年信息素养大赛+电子学会PythonC/C++考级:最长公共子序列LCS解析
c++·python·算法·bfs·信息学竞赛