【代码随想录第48天】动态规划7

代码随想录第48天| 动态规划7

  • 322. 零钱兑换
  • 279.完全平方数

322. 零钱兑换

LeetCode题目: 322. 零钱兑换
代码随想录:322. 零钱兑换
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。

在这里插入图片描述
dp[j] = min(dp[j - coins[i]], do[j] )
dp[0] = 0; 其他取最大的INT_MAX
因为是求数量最小值,背包和物品顺序无所谓

class Solution {
public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {vector<int> dp(amount + 1, INT_MAX);dp[0] = 0;for(int i = 0; i < coins.size(); i++){ // 先物品for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){if (dp[j - coins[i]] != INT_MAX) { // 如果dp[j - coins[i]]是初始值则跳过dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);}}}if(dp[amount] == INT_MAX) return -1;return dp[amount];}
};

时间复杂度: O(n * amount),其中 n 为 coins 的长度
空间复杂度: O(amount)

279.完全平方数

LeetCode题目:279.完全平方数
代码随想录:279.完全平方数

给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。
完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,1、4、9 和 16 都是完全平方数,而 3 和 11 不是。
在这里插入图片描述
1.含义:dp[j]:和为j的完全平方数的最少数量为dp[j]
2.dp[j] 可以由dp[j - i * i]推出, dp[j - i * i] + 1 便可以凑成dp[j]。
此时我们要选择最小的dp[j],所以递推公式:dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);

class Solution {
public:int numSquares(int n) {// 完全背包,求装满背包的物品的最小数量vector<int> dp(n +1, INT_MAX);dp[0] = 0;for(int i = 1; i * i <= n; i++){ //先物品for(int j = i * i; j <= n; j++){dp[j] = min(dp[j-i*i] + 1, dp[j]);}}return dp[n];}
};

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