LeetCode 518:零钱兑换 II(Coin Change II)—— 题解 ✅

LeetCode 518:零钱兑换 II(Coin Change II)------ 题解 ✅

📖 内容概要

给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount

计算 凑成总金额的组合数(每种硬币无限使用)。

✅ 完全背包

✅ 组合问题(不计顺序)

✅ 遍历顺序极其关键


💡 解题思路

一、问题本质

  • 硬币数量无限
  • 只关心 金额是否凑成
  • 只统计 组合数(不计顺序)

👉 典型的 完全背包(组合计数)


二、DP 定义

java 复制代码
dp[j] = 凑成金额 j 的组合数

三、状态转移方程

java 复制代码
dp[j] += dp[j - coins[i]]

含义:

  • 使用当前硬币 coins[i]
  • 新增的组合数 = 凑成 j - coins[i] 的方法数

🔥 核心重点:遍历顺序

✅ 正确的遍历顺序(本题)

java 复制代码
for (int i = 0; i < coins.length; i++) {      // 物品
    for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 背包
        dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}
为什么这样写?
层级 含义
外层 i 枚举硬币种类
内层 j 枚举金额

保证硬币按顺序使用

不会出现 1+22+1 重复

✅ 得到的是 组合数


❌ 错误的遍历顺序

java 复制代码
for (int j = 0; j <= amount; j++) {
    for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
        dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}

❌ 会统计排列数

1+22+1 被视为不同方案


🔑 记忆口诀

求组合数:先物品,后背包

求排列数:先背包,后物品


✅ AC 代码(Java)

java 复制代码
class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        int[] dp = new int[amount + 1];
        dp[0] = 1; // 凑成金额 0 有 1 种方式

        // 先遍历硬币(物品)
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            // 再遍历金额(背包)
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) {
                dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];
    }
}

⏱️ 复杂度分析

指标 复杂度
时间复杂度 O(coins.length × amount)
空间复杂度 O(amount)

✅ 一句话总结

完全背包 + 组合计数 = 外层硬币、内层金额,正序遍历。

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