322. Coin Change
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了322. Coin Change相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
ref: https://leetcode.com/problems/coin-change/
就是完全背包问题,可以再复习一遍背包问题。
01背包:
for 每一个item
for amount...cost[item]
f[v] = Max{f[v], f[v-cost[item]] + weight[item]}
因为01背包每个item只能用一次,所以amount要从后往前算,因为比较的时候用的是f[v]和f[v-cost[item]],第二个那里是减号,所以退着算,后面的结果前面没有使用
完全背包
for 每一个item
for cost[item]...amout
f[v] = Max{f[v], f[v-cost[item]] + weight[item]}
因为每一个物品可以用很多次,所以amount从小往大走,因为每一次后面的结果都用到了前面的结果。
如果要求满背包,就把f[0]设置为0,其他都设置为Integer.MIN_VALUE
下面讨论本题,本题是一个完全背包问题,coins[]就是cost[],amount就是背包的容量,要求背包刚好装满,weight是所有的item都为1
区别是传统背包问题是要求最大weight,但是本题是求最小weight,所以在初始化上有区别。dp[0] = 0, 剩下的都是Integer.MAX_VALUE
1 public int coinChange(int[] coins, int amount) { 2 if (coins.length == 0 || amount < 0) { 3 return -1; 4 } 5 int[] dp = new int[amount+1]; 6 Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE); 7 dp[0] = 0; 8 for (int i = coins.length - 1; i >= 0; i--) { 9 for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { 10 if (dp[j - coins[i]] != Integer.MAX_VALUE) { 11 dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - coins[i]] + 1); 12 } 13 } 14 } 15 return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount]; 16 }
以上是关于322. Coin Change的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章