从小白开始刷算法 记忆化搜索篇 leetcode.322

简介: 从小白开始刷算法 记忆化搜索篇 leetcode.322

序言

虽然算法很难,但不应该就放弃。这是一个学习笔记,希望你们喜欢~

先自己尝试写,大概十几分钟仍然写不出来

看思路,再尝试跟着思路写

仍然写不出来,再看视频

b站up视频推荐:爱学习的饲养员

leetcode其他文章:

数组篇:

从小白开始刷算法 数组篇 leetcode.485

从小白开始刷算法 数组篇 leetcode.283

从小白开始刷算法 数组篇 leetcode.27

链表篇:

从小白开始刷算法 ListNode 链表篇 leetcode.203

从小白开始刷算法 ListNode 链表篇 leetcode.206

队列篇

从小白开始刷算法 ListNode 链表篇 leetcode.933

栈篇

从小白开始刷算法 Stack 栈篇 leetcode.20

从小白开始刷算法 Stack 栈篇 leetcode.496

哈希篇

从小白开始刷算法 Hash 哈希篇 leetcode.217

从小白开始刷算法 Hash 哈希篇 leetcode.705

树篇

从小白开始刷算法 Tree 树篇 先序遍历 leetcode.144

从小白开始刷算法 Tree 树篇 中序遍历 leetcode.94

从小白开始刷算法 Tree 树篇 后序遍历 leetcode.94

堆篇

从小白开始刷算法 Heap 堆篇 最大堆排序 leetcode.215

小白开始刷算法 Heap 堆篇 最小堆排序 leetcode.692

双指针篇

从小白开始刷算法 对撞双指针 leetcode.881

从小白开始刷算法 快慢双指针篇 leetcode.141

二分法篇

从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.704

从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.35

从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.162

从小白开始刷算法 二分法篇 leetcode.74

滑动窗口篇

从小白开始刷算法 滑动窗口篇 leetcode.209

从小白开始刷算法 滑动窗口篇 leetcode.1456

递归篇

从小白开始刷算法 递归篇 leetcode.509

从小白开始刷算法 递归篇 leetcode.206

分治法篇

从小白开始刷算法 分治法篇 leetcode.169

从小白开始刷算法 分治法篇 leetcode.53

回溯法篇

从小白开始刷算法 回溯法篇 leetcode.22

从小白开始刷算法 回溯法篇 leetcode.78

dfs篇

从小白开始刷算法 dfs篇 leetcode.938

从小白开始刷算法 dfs篇 leetcode.200

bfs篇

从小白开始刷算法 bfs篇 leetcode.102

并查集篇

从小白开始刷算法 并查集篇 leetcode.200

[从小白开始刷算法 并查集篇 leetcode.547

记忆化搜索篇

从小白开始刷算法 记忆化搜索篇 leetcode.547

记忆化搜索篇

难度:中等

题目:

322. 零钱兑换

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

题目来源:力扣(LeetCode)

递归+记忆化搜索 思路

能否写出:不能写出。

时间:一个小时起步

思路:

首先,判断如果目标金额amount小于1,则直接返回0,因为无法凑出金额小于等于0的情况。

  1. 创建一个大小为amount+1的记忆数组memo,并初始化所有元素为-1,用于存储每个金额的最少硬币数。
  2. 调用递归函数coinChangeRecursive,传入硬币数组coins、目标金额amount和记忆数组memo
  3. 在递归函数中,首先判断如果目标金额amount小于0,则返回-1,表示无法凑出该金额。
  4. 判断如果目标金额amount等于0,则返回0,表示已经凑出了所需的金额,不需要继续递归。
  5. 检查记忆数组memo,如果当前金额amount的最少硬币数已经计算过,则直接返回该值,避免重复计算。

接下来,初始化一个变量minCount,用于记录当前金额amount的最少硬币数,初始值设为最大整数。

然后,遍历硬币数组coins,对每个硬币进行操作:

  • 计算剩余金额remainingAmount,即目标金额amount减去当前硬币的面值。
  • 递归调用coinChangeRecursive函数,传入剩余金额remainingAmount和记忆数组memo,得到凑齐剩余金额所需的最少硬币数。
  • 如果凑齐剩余金额的最少硬币数不等于-1,表示找到了有效的组合,更新minCount为当前硬币数加上剩余金额的最少硬币数,并取最小值。
  • 重复以上步骤,直到遍历完所有硬币。

最后,将计算得到的最少硬币数存入记忆数组memo中,如果minCount仍然等于初始值,则表示无法凑出目标金额,返回-1;否则返回minCount

// 仅是我的思路代码,leetcode上大神更厉害
class Solution {
  public int coinChange(int[] coins, int amount) {
      if (amount < 1) {
          return 0;
      }
      int[] memo = new int[amount + 1];
      Arrays.fill(memo, -1);
      return coinChangeRecursive(coins, amount, memo);
  }
  private int coinChangeRecursive(int[] coins, int amount, int[] memo) {
      if (amount < 0) {
          return -1;
      }
      if (amount == 0) {
          return 0;
      }
      if (memo[amount] != -1) {
          return memo[amount];
      }
      int minCount = Integer.MAX_VALUE;
      for (int coin : coins) {
          //目标金额amount中减去当前硬币后剩余的金额。
          int remainingAmount = amount - coin;
          //计算凑齐剩余金额所需的最少硬币数
          int count = coinChangeRecursive(coins, remainingAmount, memo);
          //这行代码检查是否找到了一个有效的硬币组合来凑齐剩余金额。
          //如果count不等于-1(表示找到了有效的组合),则继续执行代码来更新minCount
          if (count != -1) {
              //这行代码更新minCount,取最小值,以确保记录最少硬币数的情况。
              //将当前的minCount与count + 1(因为选择了当前硬币,所以硬币数需要加1)进行比较
              minCount = Math.min(minCount, count + 1);
          }
      }
      //存入记忆数组中
      memo[amount] = (minCount == Integer.MAX_VALUE) ? -1 : minCount;
      return memo[amount];
  }
}

时间复杂度:O(MN)

  • 其中M为目标金额,N为硬币种类数,每个金额需要遍历硬币数组。

空间复杂度:O(N)

  • 记忆数组的大小与目标金额N相关
相关文章
|
2月前
|
算法
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
46 0
|
4月前
|
算法
【算法】二分算法——搜索插入位置
【算法】二分算法——搜索插入位置
|
1月前
|
存储 算法 Java
leetcode算法题-有效的括号(简单)
【11月更文挑战第5天】本文介绍了 LeetCode 上“有效的括号”这道题的解法。题目要求判断一个只包含括号字符的字符串是否有效。有效字符串需满足左括号必须用相同类型的右括号闭合,并且左括号必须以正确的顺序闭合。解题思路是使用栈数据结构,遍历字符串时将左括号压入栈中,遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配。最后根据栈是否为空来判断字符串中的括号是否有效。示例代码包括 Python 和 Java 版本。
|
1月前
|
算法 搜索推荐 数据库
二分搜索:高效的查找算法
【10月更文挑战第29天】通过对二分搜索的深入研究和应用,我们可以不断挖掘其潜力,为各种复杂问题提供高效的解决方案。相信在未来的科技发展中,二分搜索将继续发挥着重要的作用,为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
52 1
|
2月前
|
算法
每日一道算法题(Leetcode 20)
每日一道算法题(Leetcode 20)
35 2
|
2月前
|
算法 决策智能
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
|
3月前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
71 2
|
2月前
|
存储 算法 C++
【搜索算法】 跳马问题(C/C++)
【搜索算法】 跳马问题(C/C++)
|
2月前
|
人工智能 算法 Java
【搜索算法】数字游戏(C/C++)
【搜索算法】数字游戏(C/C++)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
【博士每天一篇文献-算法】 PNN网络启发的神经网络结构搜索算法Progressive neural architecture search
本文提出了一种名为渐进式神经架构搜索(Progressive Neural Architecture Search, PNAS)的方法,它使用顺序模型优化策略和替代模型来逐步搜索并优化卷积神经网络结构,从而提高了搜索效率并减少了训练成本。
67 9