【力扣每日一题】——零钱兑换

简介: 动态规划入门算法题——零钱兑换

一、题目描述

原题链接
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

二、题目分析

这道题和爬楼梯有相同之处,决策换成不同硬币的面额,爬到楼顶换成了凑成硬币总金额。假设有n枚硬币凑成总金额amount,那么必定满足第n-1枚硬币的总金额 = amount-第n枚硬币的面额,因此我们把凑amount至少所用硬币数转化成了凑amount-第n枚硬币的面额至少所用硬币数。我们可以用一维数组来存储硬币的金额和个数,(当然也可用二维数组)。
求解

  • 状态变量:dp[n]表示当前所凑硬币总金额为n,至少所需的硬币数

状态转移方程:当n = 0 时,dp(n)=0.

    - 当n<0时,dp(n)=-1.
     - 当n>0时,dp(n)={ min(dp(n-coin)+1)| coin∈coins }

因此 状态转移方程为:

**dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1);**

i为硬币的总金额,dp[i] 为最少所用的硬币数
coin为可供选择的硬币面额

  • 初始条件: dp(0)= 0 当总金额为0时,所需硬币数为0
  • 边界条件: i-coin<0 表示不能凑成所给的总金额amount

三、代码实现


class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
     int[] dp = new int[amount + 1];
        //将数组所有数置为最大值 作用:保证可以用给定面额硬币拼凑的总金额数是有意义的
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        //定义初始条件
        dp[0] = 0;
        //当amount为0时,所需硬币数为0
        if (amount == 0) {
            return 0;
        }
        for (int coin : coins) {
            for (int i = coin; i <= amount; i++) {
                //如果可以凑成差值
                if (dp[i - coin] != Integer.MAX_VALUE) {
                    //状态转移方程 可以凑成差值 
                    //在原有的基础上 和 用新面额硬币替换原来的金额并更新硬币个数 
                    // 两者之中选出最小的硬币个数   
                    dp[i] = Math.min(dp[i - coin] + 1, dp[i]);
                }
            }
        }
        //如果dp[amount]=Integer.MAX_VALUE 
         //那么说明用任意所给硬币面额随意拼凑都不能满足amount总金额
        return dp[amount] < Integer.MAX_VALUE ? dp[amount] : -1;
    
    }
}```  
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