第四十五天 | 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 part07

322. 零錢兌換

題目鏈接/文字講解:零錢兌換

視頻講解:https://www.bilibili.com/video/BV14K411R7yv

題設(shè):給你一個(gè)整數(shù)數(shù)組 coins ,表示不同面額的硬幣趣钱;以及一個(gè)整數(shù) amount 涌献,表示總金額。

計(jì)算并返回可以湊成總金額所需的 最少的硬幣個(gè)數(shù) 首有。如果沒有任何一種硬幣組合能組成總金額燕垃,返回 -1

你可以認(rèn)為每種硬幣的數(shù)量是無限的井联。

思路:動(dòng)規(guī)五部曲:

1.dp數(shù)組含義:dp[j]代表湊成j金額最少的硬幣個(gè)數(shù)卜壕。

2.遞歸表達(dá)式:湊足總額為j - coins[i]的最少個(gè)數(shù)為dp[j - coins[i]],那么只需要加上一個(gè)錢幣coins[i]即dp[j - coins[i]] + 1就是dp[j]烙常。同時(shí)dp[j] 要取所有 dp[j - coins[i]] + 1 中最小的轴捎,所以dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);

3.初始化:dp[0]為0,其他為-1

4.遞歸順序:外物品蚕脏,里背包侦副,順序遍歷

class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int[] dp = new int[amount + 1];
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            dp[i] = Integer.MAX_VALUE;
        }
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) {
                if (dp[j - coins[i]] != Integer.MAX_VALUE)dp[j] = Math.min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);
            }
        }
        return dp[amount] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[amount];
    }
}

279.完全平方數(shù)

題目鏈接/文字講解:完全平方數(shù)

視頻講解:https://www.bilibili.com/video/BV12P411T7Br

題設(shè):給你一個(gè)整數(shù) n ,返回 和為 n 的完全平方數(shù)的最少數(shù)量 蝗锥。

完全平方數(shù) 是一個(gè)整數(shù)跃洛,其值等于另一個(gè)整數(shù)的平方;換句話說终议,其值等于一個(gè)整數(shù)自乘的積汇竭。例如,1穴张、4细燎、916 都是完全平方數(shù),而 311 不是皂甘。

思路:動(dòng)規(guī)五部曲:

1.dp數(shù)組含義:dp[j]代表和為n的完全平方數(shù)最少數(shù)量玻驻。

2.遞歸表達(dá)式:dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - square[i]] + 1);

3.初始化:dp[0]=0;

4.遍歷順序:外物品,里背包璧瞬,順序遍歷户辫。

class Solution {
    public int numSquares(int n) {
        int[] square = new int[101];
        for (int i = 0; i < square.length; i++) {
            square[i] = i * i;
        }
        int[] dp = new int[n + 1];
        int max = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            dp[i] = max;
        }
        dp[0] = 0;
        for (int i = 1; i < square.length; i++) {
            for (int j = square[i]; j <= n; j++) {
                if (dp[j - square[i]] != max) dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j - square[i]] + 1);
            }
        }
        return dp[n];
    }
}
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