（一）问题描述
https://leetcode.cn/problems/coin-change/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked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 1：
输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出：3 解释：11 = 5 + 5 + 1示例 2：
输入：coins = [2], amount = 3 输出：-1示例 3：
输入：coins = [1], amount = 0 输出：0
提示：
1 <= coins.length <= 121 <= coins[i] <= 231 - 10 <= amount <= 104
（二）解决思路
还是完全背包问题啦 ！思路和279. 完全平方数是一样的，只不过是换了个场景。需要注意的比较容易错的地方：
- j要从coinsi开始，避免下标为负数的情况（如果剩余容量j都不够当前遍历到的物体的大小，那自然也就不用看啦）；
- 第二层循环条件，j<=amount，不是<，小心不要漏掉这种情况；
- 题目中说了有找不到组合的情况，这一点和279. 完全平方数有点小区别，要在dpj赋值之前判断一下，如果dpj-coins\[i]都不存在，那么当前这一步也就没有意义了，就不用dpj赋值了。
java
class Solution {
public int coinChange(int[] coins, int amount) {
int[] dp = new int[amount+1];
Arrays.fill(dp,Integer.MAX_VALUE);
dp[0]=0;
for(int i=0;i<coins.length;i++){
for(int j=coins[i];j<=amount;j++){
if(dp[j-coins[i]]!=Integer.MAX_VALUE){
dp[j]=Math.min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);
}
}
}
return dp[amount]==Integer.MAX_VALUE?-1:dp[amount];
}
}