当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

硬币兑换动态规划问题自顶向下记忆法

阳福
2023-03-14

我目前正在研究leetcode上的硬币兑换动态规划问题--https://leetcode.com/problems/coin-change/.

下面是问题陈述:

You are given coins of different denominations and a total amount of money amount. Write a function to compute the fewest number of coins that you need to make up that amount. If that amount of money cannot be made up by any combination of the coins, return -1.

Example 1:

Input: coins = [1, 2, 5], amount = 11
Output: 3 
Explanation: 11 = 5 + 5 + 1
Example 2:

Input: coins = [2], amount = 3
Output: -1

我试图实现一种自上而下的记忆方法,在这种方法中,我保留了一个长度数量的数组,其中每个索引表示我可以用来生成该数量的最小硬币数量。

以下是我的Java代码:

class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int[] dp = new int[amount + 1];

        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        dp[0] = 0;

        int min = coinChange(coins, amount, dp);

        return min == Integer.MAX_VALUE ? -1 : min;
    }

    private int coinChange(int[] coins, int amount, int[] dp) {
        if (amount < 0) {
            return Integer.MAX_VALUE;
        }
        if (amount == 0) {
            return 0;
        }

        if (dp[amount] != Integer.MAX_VALUE) {
            return dp[amount];
        }

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            int val = coinChange(coins, amount - coins[i], dp);

            if (val != Integer.MAX_VALUE) {
                min = Math.min(min, val + 1);
            }
        }

        dp[amount] = min;
        return min;
    }
}

我认为这是解决这个问题的正确的动态编程方法,但是我在leetcode上超过了时间限制。

这是做动态规划的错误方法吗?如果是这样,你能解释一下哪里错了吗?

非常感谢你提前。

共有2个答案

濮阳和泰
2023-03-14

这是我的解决方案版本。这也很容易理解!

class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int[] dp = new int[amount + 1];

        Arrays.fill(dp, 0);

        int min = coinChange(coins, amount, dp);
        return min;
    }

    private int coinChange(int[] coins, int amount, int[] dp) {
        if (amount < 0) {
            return -1;
        }
        if (amount == 0) {
            return 0;
        }

        if (dp[amount]!=0) {
            return dp[amount];
        }

        int minimum = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            int val = coinChange(coins, amount - coins[i], dp);

            if (val >= 0 && val < minimum) {
                minimum = val + 1;
            }
        }
        dp[amount] = (minimum == Integer.MAX_VALUE) ? -1 : minimum;
        return dp[amount];
    }
}
樊奇思
2023-03-14

您的dp[amount]数组仍将对其没有解决方案的所有金额进行递归,即,如果dp[amount]小于0,这将返回INT_MAX,dp[amount]将返回INT_MAX。但您正在检查dp[amount]是否=INT_MAX则只返回dp[amount]值。这就是为什么。

 类似资料:
  • http://uva.onlinejudge.org/external/6/674.html我正在努力解决这个问题。不过,请注意,这不是最小硬币更换问题,它要求我使用50, 25, 15, 10, 5和1美分硬币制作N美分的不同方法。它相当简单,所以我做了这个函数: 同样简单的是添加动态编程和备忘录: 然而,这些都不够快-我需要自下而上的动态规划,但我在编码它时遇到困难,即使在算法学家的帮助下-h

  • 我编写的代码使用动态规划解决了基本的硬币兑换问题,并给出了进行兑换所需的最小硬币数量。但是我想把每个硬币的数量存储在最小的数字里。 我试图做的是初始化数组,就像散列一样,只要找到,它就会增加的数量,即。但这并不是我想要的方式,因为它每次发现对应于时都会添加硬币。因此,在最终答案中,数字不是硬币的最终计数。 代码如下:

  • 但是我们不能这样做吗:(是给定的可用硬币的排序集,和是它的下标,是给定的最高价值硬币) 我写的东西有什么问题吗?虽然解决方案不是动态的,但不是更有效吗?

  • 在硬币系统C={c1,c2,…ck}中,应改变给定的数量x,以使每个硬币ci具有给定的重量wi。我们想计算可能变化的总重量。两种变化是不同的,如果他们包含在不同的顺序相同的硬币。 如何给出上述问题的动态规划递归?我知道最小硬币兑换问题的递归(即C(x)=min{C(x-C)1 for x

  • 问题-你会得到不同面额的硬币和总金额。写一个函数来计算你需要的最少数量的硬币来组成这个数量。那里有无限的硬币供应。 我的方法——我遵循了自上而下的方法,但是使用map stl进行记忆,我得到了TLE。请帮助找出误差和估计时间复杂度。 这是我的密码-

  • 我一直在使用动态规划研究硬币兑换问题。我尝试制作一个数组fin[],其中包含索引所需的最小硬币数,然后打印它。我已经写了一个代码,我认为应该给出正确的输出,但我不明白为什么它没有给出准确的答案。例如:对于输入:4 3 1 2 3(4是要更改的金额,3是可用硬币的类型,1 2 3是硬币值列表)输出应该是:0 1 1 2(因为我们有1,2,3作为可用硬币,需要0个硬币更改0,1个硬币更改1,1个硬币更