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LeetCode 动态规划 coin change
阅读量:364 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1292 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了找到凑成给定总金额所需的最少硬币个数,我们可以使用动态规划的方法。以下是详细的解决方案:

动态规划方法

  • 初始化数组:创建一个大小为 amount + 1 的数组 f,其中 f[i] 表示凑成金额 i 所需的最少硬币数。初始化所有元素为 Integer.MAX_VALUE,除了 f[0] 设为 0,因为凑成0元不需要任何硬币。

  • 遍历金额:从1到 amount 逐一处理每个金额 i。

  • 遍历硬币面额:对于每个金额 i,遍历所有硬币的面额 coins[j]。如果 i 大于或等于 coins[j],则更新 f[i] 为 f[i - coins[j]] + 1 和当前 f[i] 中的较小值。

  • 检查结果:最后,检查 f[amount] 是否仍然是 Integer.MAX_VALUE。如果是,说明无法凑成总金额,返回-1;否则,返回 f[amount]。

  • 代码实现

    public class CoinChange {    public int minCoins(int[] coins, int amount) {        int[] f = new int[amount + 1];        for (int i = 0; i <= amount; i++) {            f[i] = Integer.MAX_VALUE;        }        f[0] = 0;                for (int i = 1; i <= amount; i++) {            for (int j = 0; j < coins.length; j++) {                if (i >= coins[j]) {                    if (f[i - coins[j]] + 1 < f[i]) {                        f[i] = f[i - coins[j]] + 1;                    }                }            }        }                if (f[amount] == Integer.MAX_VALUE) {            return -1;        } else {            return f[amount];        }    }}

    代码解释

  • 初始化数组:数组 f 初始化为 Integer.MAX_VALUE,f[0] 设为 0,表示凑成0元不需要硬币。

  • 遍历金额:外层循环从1到 amount,逐一处理每个金额。

  • 遍历硬币:内层循环遍历每个硬币的面额,检查当前硬币是否可以用于凑成当前金额。

  • 更新最少硬币数:如果当前硬币可用于凑成金额,更新 f[i] 为使用该硬币后的最少硬币数。

  • 返回结果:检查最终结果,返回-1表示无法凑成,否则返回所需硬币数。

  • 这种方法确保了每个金额的最优解,通过动态规划有效地分解问题,确保了最终结果的正确性。

    转载地址:http://gdyg.baihongyu.com/

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