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    动态规划】No. 0322 零钱兑换 【中等】👉力扣对应题目指路

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    题目描述: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
      输入:coins = [1, 2, 5], amount = 11
      输出:3
      解释:11 = 5 + 5 + 1

    🔥 思路:【完全背包最值问题】采用动态规划,建立 dp 数组,利用前序 dp 数组推导其自身 dp 值

    背包分类外循环内循环
    0/1背包nums倒序 target,且 target>=nums[i]
    完全背包nums正序 target, 且 target>=nums[i]
    组合背包(考虑顺序)正序 target, 且 target>=nums[i]nums
    • 分组背包:这个比较特殊,需要三重循环:外循环背包bags,内部两层循环根据题目的要求转化为1,2,3三种背包类型的模板
    问题分类dp 递推
    最值问题dp[i] = max/min(dp[i], dp[i-nums]+1) 或 dp[i] = max/min(dp[i], dp[i-num]+nums);
    存在问题(bool)dp[i] = dp[i]
    组合问题dp[i] += dp[i-num];

    参考如上思路,给出详细步骤如下:

    • 步骤一⭐确定 dp 数组含义:一维 dp 数组
      • dp[i] 的含义为:凑成总金额 i 所需的 最少的硬币个数 【💥 重要】
    • 步骤二⭐确定 dp 推导方式:dp[i] = min(dp[i], dp[i-c]+1)
    • 步骤三⭐根据 dp 数组含义,初始化 dp 数组:
      • dp[0] (空包情况) 外,其他位置初始为 INF
    class Solution:
        def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:
            if amount == 0: return 0        
            INF = 100000
    		
            dp = [INF for _ in range(amount+1)]  # --------------- step 1
            dp[0] = 0  # ----------------------------------------- step 3
    
            for c in coins:
                for i in range(1, amount+1):
                    if c <= i:
                        dp[i] = min(dp[i-c]+1, dp[i])  # --------- step 2
            
            return -1 if dp[-1] == INF else dp[-1]  ## 记得根据题目要求确认好返回值
    

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/CODE_RabbitV/article/details/141097413