LeetCode 热题 HOT 100 (026/100)【宇宙最简单版】

【动态规划】No. 0322 零钱兑换 【中等】👉力扣对应题目指路

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题目描述:给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额

  • 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1
  • 你可以认为每种硬币的数量是无限的。
  • 示例
    输入:coins = 1, 2, 5, amount = 11
    输出:3
    解释:11 = 5 + 5 + 1

🔥 思路:【完全背包最值问题】采用动态规划,建立 dp 数组,利用前序 dp 数组推导其自身 dp 值

背包分类 外循环 内循环
0/1背包 nums 倒序 target,且 target>=numsi
完全背包 nums 正序 target, 且 target>=numsi
组合背包(考虑顺序) 正序 target, 且 target>=numsi nums
  • 分组背包:这个比较特殊,需要三重循环:外循环背包bags,内部两层循环根据题目的要求转化为1,2,3三种背包类型的模板
问题分类 dp 递推
最值问题 dpi = max/min(dpi, dpi-nums+1) 或 dpi = max/min(dpi, dpi-num+nums);
存在问题(bool) dpi = dpi
组合问题 dpi += dpi-num;

参考如上思路,给出详细步骤如下:

  • 步骤一⭐确定 dp 数组含义:一维 dp 数组
    • dp[i] 的含义为:凑成总金额 i 所需的 最少的硬币个数 【💥 重要】
  • 步骤二⭐确定 dp 推导方式:dp[i] = min(dp[i], dp[i-c]+1)
  • 步骤三⭐根据 dp 数组含义,初始化 dp 数组:
    • dp[0] (空包情况) 外,其他位置初始为 INF
python3 复制代码
class Solution:
    def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:
        if amount == 0: return 0        
        INF = 100000
		
        dp = [INF for _ in range(amount+1)]  # --------------- step 1
        dp[0] = 0  # ----------------------------------------- step 3

        for c in coins:
            for i in range(1, amount+1):
                if c <= i:
                    dp[i] = min(dp[i-c]+1, dp[i])  # --------- step 2
        
        return -1 if dp[-1] == INF else dp[-1]  ## 记得根据题目要求确认好返回值

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