## 题目地址(518. 零钱兑换 II) https://leetcode-cn.com/problems/coin-change-2/description/ ## 题目描述 给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。 示例 1: 输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5] 输出: 4 解释: 有四种方式可以凑成总金额: 5=5 5=2+2+1 5=2+1+1+1 5=1+1+1+1+1 示例 2: 输入: amount = 3, coins = [2] 输出: 0 解释: 只用面额 2 的硬币不能凑成总金额 3。 示例 3: 输入: amount = 10, coins = [10] 输出: 1 注意: 你可以假设: 0 <= amount (总金额) <= 5000 1 <= coin (硬币面额) <= 5000 硬币种类不超过 500 种 结果符合 32 位符号整数 ## 思路 这个题目和 coin-change 的思路比较类似。 我们还是按照 coin-change 的思路来, 如果将问题画出来大概是这样: ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/0082zybply1gcb7ezp3juj30fi0c1ta6.jpg) 进一步我们可以对问题进行空间复杂度上的优化(这种写法比较难以理解,但是相对更省空间) ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/0082zybply1gcb7fc1qtvj30ix0ay0u8.jpg) > 这里用动图会更好理解, 有时间的话我会做一个动图出来, 现在大家脑补一下吧 ## 关键点解析 - 动态规划 - 子问题 用 dp[i] 来表示组成 i 块钱,需要最少的硬币数,那么 1. 第 j 个硬币我可以选择不拿 这个时候, 组成数 = dp[i] 2. 第 j 个硬币我可以选择拿 这个时候, 组成数 = dp[i - coins[j]] + dp[i] - 和背包问题不同, 硬币是可以拿任意个 - 对于每一个 dp[i] 我们都选择遍历一遍 coin, 不断更新 dp[i] eg: ```js if (amount === 0) return 1; const dp = [Array(amount + 1).fill(1)]; for (let i = 1; i < amount + 1; i++) { dp[i] = Array(coins.length + 1).fill(0); for (let j = 1; j < coins.length + 1; j++) { // 从1开始可以简化运算 if (i - coins[j - 1] >= 0) { // 注意这里是coins[j -1]而不是coins[j] dp[i][j] = dp[i][j - 1] + dp[i - coins[j - 1]][j]; // 由于可以重复使用硬币所以这里是j不是j-1 } else { dp[i][j] = dp[i][j - 1]; } } } return dp[dp.length - 1][coins.length]; ``` - 当我们选择一维数组去解的时候,内外循环将会对结果造成影响 ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/0082zybply1gcb7fjfon6j30j00bddh2.jpg) eg: ```js // 这种答案是不对的。 // 原因在于比如amount = 5, coins = [1,2,5] // 这种算法会将[1,2,2] [2,1,2] [2, 2, 1] 算成不同的 if (amount === 0) return 1; const dp = [1].concat(Array(amount).fill(0)); for (let i = 1; i < amount + 1; i++) { for (let j = 0; j < coins.length; j++) { if (i - coins[j] >= 0) { dp[i] = dp[i] + dp[i - coins[j]]; } } } return dp[dp.length - 1]; // 正确的写法应该是内外循环调换一下, 具体可以看下方代码区 ``` ## 代码 代码支持:Python3,JavaScript: JavaSCript Code: ```js /* * @lc app=leetcode id=518 lang=javascript * * [518] Coin Change 2 * */ /** * @param {number} amount * @param {number[]} coins * @return {number} */ var change = function(amount, coins) { if (amount === 0) return 1; const dp = [1].concat(Array(amount).fill(0)); for (let j = 0; j < coins.length; j++) { for (let i = 1; i < amount + 1; i++) { if (i - coins[j] >= 0) { dp[i] = dp[i] + dp[i - coins[j]]; } } } return dp[dp.length - 1]; }; ``` Python Code: ```python class Solution: def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int: dp = [0] * (amount + 1) dp[0] = 1 for j in range(len(coins)): for i in range(1, amount + 1): if i >= coins[j]: dp[i] += dp[i - coins[j]] return dp[-1] ``` ## 扩展 这是一道很简单描述的题目, 因此很多时候会被用到大公司的电面中。 相似问题: [322.coin-change](./322.coin-change.md) ## 附录 Python 二维解法(不推荐,但是可以帮助理解): ```python class Solution: def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int: dp = [[0 for _ in range(len(coins) + 1)] for _ in range(amount + 1)] for j in range(len(coins) + 1): dp[0][j] = 1 for i in range(amount + 1): for j in range(1, len(coins) + 1): if i >= coins[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - coins[j - 1]][j] + dp[i][j - 1] else: dp[i][j] = dp[i][j - 1] return dp[-1][-1] ```