一、 零钱兑换:硬币的最少个数给一个整数数组 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 。 可认为每种硬币的数量是无限的。解题关键点经典的动态规划问题。 设置一个数组dp,其中每个元素dp[...
classSolution {publicintcoinChange(int[] coins,intamount) {intmax = amount + 1;int[] dp =newint[amount + 1];//根据题意,可能有兑换不成功的情况,所以我们定义dp[i]的最大值为amount+1Arrays.fill(dp, max); dp[0] = 0;for(inti = 1; i <= amount; i++) {for(intj = 0; j < co...
动态规划是一种重要的算法思想,适用于那些可以通过递推公式解决的问题。在零钱兑换问题中,我们通过总结状态转移方程来优化计算。动态规划的关键在于确定 dp 的含义,即到达第 i 步所需的最值状态。然后,我们通过分析 f(i) 的递推公式,将其转换为 dp 的代码。最后,我们确定 dp 的初始值和返回结果的位置。🔍 ...
解法3:动态规划法 /---2021/8/25更新--- 这道题可以归纳为完全背包,这个换零钱要求所用硬币数最少,还有个零钱兑换题是求有多少种方案,链接: 用五步法来做: 第一:dp[i]表示凑足金额为i所需的最少钱币数量为dp[i] 第二:递推公式:dp[j]=min(dp[j], dp[j-coins[i]]+1) 第三:初始化:这里dp...
编程算法题(二十二)-动态规划III(6):最长递增子序列、零钱兑换-最少硬币凑成、完全平方数、打家劫舍、不同的二叉搜索树、跳跃游戏 xiansheng 互联网大厂CV+多模态算法 1 人赞同了该文章 目录 收起 (一)、最长递增子序列 (二)、零钱兑换-最少硬币凑成 (三)、完全平方数 (四)、打家劫舍 (五)、不...
利用动态规划解 LeetCode 第 322 题：零钱兑换 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算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。示例 1：输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3 解释: 11 = 5 + 5 + 1 示例 2...
动态规划的思路是将大问题化为子问题来解决,然后逐渐往大递推,所以得到最终的动态规划方程式为: d[i] = Math.Min(d[i], d[i - c] + 1),d[i] 的值可能会随着 c不同而改变,所以需要将 d[i] 和 d[i - c] + 1 中较小值重新赋给 d[i]。
简介:【算法训练-动态规划 一】【应用DP问题】零钱兑换、爬楼梯、买卖股票的最佳时机I、打家劫舍 废话不多说,喊一句号子鼓励自己:程序员永不失业,程序员走向架构!本篇Blog的主题是【动态规划】,使用【数组】这个基本的数据结构来实现,这个高频题的站点是:CodeTop,筛选条件为:目标公司+最近一年+出现频率排序,由高...
动态规划:零钱兑换 一.给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算是否可以凑成总金额。如果可以组成总金额,返回1,不能组成总金额,返回 -1。 示例1: 输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出:1 示例2: 输入: coins = [ 2, 5], amount = 3...
深入浅出算法题-零钱兑换的动态规划问题,获取有趣、好玩的前沿干货!一、零钱兑换:硬币的最少个数给一个整数数组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