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
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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。
- 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。 - 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
。 - 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。 - 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。 - 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