经典动态规划:完全背包问题
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已完成网站教程、网站习题、配套插件中所有多语言代码的校准,解决了之前 chatGPT 翻译可能出错的问题~
读完本文,你不仅学会了算法套路,还可以顺便解决如下题目:
LeetCode | 力扣 | 难度 |
---|---|---|
518. Coin Change II | 518. 零钱兑换 II | 🟠 |
力扣第 322 提「零钱兑换 I」在前文 动态规划套路详解 作为经典动态规划的例题讲过。本文讲的零钱兑换 II 是另一种典型背包问题的变体,我们前文已经讲了 经典动态规划:0-1 背包问题 和 背包问题变体:相等子集分割。
读本文之前,希望你已经看过前两篇文章,看过了动态规划和背包问题的套路,这篇继续按照背包问题的套路,列举一个背包问题的变形。
来看力扣第 518 题「零钱兑换 II」:
518. 零钱兑换 II | 力扣 | LeetCode |
给你一个整数数组 coins
表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount
表示总金额。
请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0
。
假设每一种面额的硬币有无限个。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
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
提示:
1 <= coins.length <= 300
1 <= coins[i] <= 5000
coins
中的所有值 互不相同0 <= amount <= 5000
我们要完成的函数的签名如下:
int change(int amount, int[] coins);
int change(int amount, vector<int>& coins);
def change(amount: int, coins: List[int]) -> int:
func change(amount int, coins []int) int
var change = function(amount, coins) {
};
我们可以把这个问题转化为背包问题的描述形式:
有一个背包,最大容量为 amount
,有一系列物品 coins
,每个物品的重量为 coins[i]
,每个物品的数量无限。请问有多少种方法,能够把背包恰好装满?
这个问题和我们前面讲过的两个背包问题,有一个最大的区别就是,每个物品的数量是无限的,这也就是传说中的「完全背包问题」,没啥高大上的,无非就是状态转移方程有一点变化而已。
下面就以背包问题的描述形式,继续按照流程来分析。
解题思路
第一步要明确两点,「状态」和「选择」。
状态有两个,就是「背包的容量」和「可选择的物品」,选择就是「装进背包」或者「不装进背包」嘛,背包问题的套路都是这样。
明白了状态和选择,动态规划问题基本上就解决了,只要往这个框架套就完事儿了:
for 状态1 in 状态1的所有取值:
for 状态2 in 状态2的所有取值:
for ...
dp[状态1][状态2][...] = 计算(选择1,选择2...)
第二步要明确 dp
数组的定义。
首先看看刚才找到的「状态」,有两个,也就是说我们需要一个二维 dp
数组。
dp[i][j]
的定义如下:
若只使用前 i
个物品(可以重复使用),当背包容量为 j
时,有 dp[i][j]
种方法可以装满背包。
换句话说,翻译回我们题目的意思就是:
若只使用 coins
中的前 i
个(i
从 1 开始计数)硬币的面值,若想凑出金额 j
,有 dp[i][j]
种凑法。
经过以上的定义,可以得到:
base case 为 dp[0][..] = 0, dp[..][0] = 1
。i = 0
代表不使用任何硬币面值,这种情况下显然无法凑出任何金额;j = 0
代表需要凑出的目标金额为 0,那么什么都不做就是唯一的一种凑法。
我们最终想得到的答案就是 dp[N][amount]
,其中 N
为 coins
数组的大小。
大致的伪码思路如下:
int dp[N+1][amount+1]
dp[0][..] = 0
dp[..][0] = 1
for i in [1..N]:
for j in [1..amount]:
把物品 i 装进背包,
不把物品 i 装进背包
return dp[N][amount]
第三步,根据「选择」,思考状态转移的逻辑。
注意,我们这个问题的特殊点在于物品的数量是无限的,所以这里和之前写的 0-1 背包问题 文章有所不同。
如果你不把这第 i
个物品装入背包,也就是说你不使用 coins[i-1]
这个面值的硬币,那么凑出面额 j
的方法数 dp[i][j]
应该等于 dp[i-1][j]
,继承之前的结果。
如果你把这第 i
个物品装入了背包,也就是说你使用 coins[i-1]
这个面值的硬币,那么 dp[i][j]
应该等于 dp[i][j-coins[i-1]]
。
注
由于定义中的 i
是从 1 开始计数的,所以 coins
的索引是 i-1
时表示第 i
个硬币的面值。
dp[i][j-coins[i-1]]
也不难理解,如果你决定使用这个面值的硬币,那么就应该关注如何凑出金额 j - coins[i-1]
。
比如说,你想用面值为 2 的硬币凑出金额 5,那么如果你知道了凑出金额 3 的方法,再加上一枚面额为 2 的硬币,不就可以凑出 5 了嘛。
综上就是两种选择,而我们想求的 dp[i][j]
是「共有多少种凑法」,所以 dp[i][j]
的值应该是以上两种选择的结果之和:
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= amount; j++) {
if (j - coins[i-1] >= 0) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j-coins[i-1]];
}
}
}
return dp[N][W]
注
有的读者在这里可能会有疑问,不是说可以重复使用硬币吗?那么如果我确定「使用第 i
个面值的硬币」,我怎么确定这个面值的硬币被使用了多少枚?简单的一个 dp[i][j-coins[i-1]]
可以包含重复使用第 i
个硬币的情况吗?
对于这个问题,建议你再仔回头细阅读一下我们对 dp
数组的定义,然后把这个定义代入 dp[i][j-coins[i-1]]
看看:
若只使用前 i
个物品(可以重复使用),当背包容量为 j-coins[i-1]
时,有 dp[i][j-coins[i-1]]
种方法可以装满背包。
看到了吗,dp[i][j-coins[i-1]]
也是允许你使用第 i
个硬币的,所以说已经包含了重复使用硬币的情况,你一百个放心。
最后一步,把伪码翻译成代码,处理一些边界情况。
我用 Java 写的代码,把上面的思路完全翻译了一遍,并且处理了一些边界问题:
class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
int n = coins.length;
int[][] dp = new int[n + 1][amount + 1];
// base case
for (int i = 0; i <= n; i++)
dp[i][0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= amount; j++)
if (j - coins[i-1] >= 0)
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
+ dp[i][j - coins[i-1]];
else
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
return dp[n][amount];
}
}
class Solution {
public:
int change(int amount, vector<int>& coins) {
int n = coins.size();
vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(amount + 1));
// base case
for (int i = 0; i <= n; i++)
dp[i][0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= amount; j++)
if (j - coins[i-1] >= 0)
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
+ dp[i][j - coins[i-1]];
else
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
return dp[n][amount];
}
};
class Solution:
def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
n = len(coins)
dp = [[0] * (amount + 1) for _ in range(n + 1)]
# base case
for i in range(n + 1):
dp[i][0] = 1
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, amount + 1):
if j - coins[i-1] >= 0:
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - coins[i-1]]
else:
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
return dp[n][amount]
func change(amount int, coins []int) int {
n := len(coins)
dp := make([][]int, n+1)
for i := range dp {
dp[i] = make([]int, amount+1)
}
// base case
for i := 0; i <= n; i++ {
dp[i][0] = 1
}
for i := 1; i <= n; i++ {
for j := 1; j <= amount; j++ {
if j - coins[i-1] >= 0 {
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-coins[i-1]]
} else {
dp[i][j] = dp[i-1][j]
}
}
}
return dp[n][amount]
}
var change = function(amount, coins) {
var n = coins.length;
var dp = Array.from(Array(n + 1), () => Array(amount + 1).fill(0));
// base case
for(var i = 0; i <= n; i++)
dp[i][0] = 1;
for(var i = 1; i <= n; i++) {
for(var j = 1; j <= amount; j++)
if(j - coins[i-1] >= 0)
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
+ dp[i][j - coins[i-1]];
else
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
return dp[n][amount];
}
而且,我们通过观察可以发现,dp
数组的转移只和 dp[i][..]
和 dp[i-1][..]
有关,所以可以使用前文讲的 动态规划空间压缩技巧,进一步降低算法的空间复杂度:
class Solution {
public int change(int amount, int[] coins) {
int n = coins.length;
int[] dp = new int[amount + 1];
// base case
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = 1; j <= amount; j++)
if (j - coins[i] >= 0)
dp[j] = dp[j] + dp[j-coins[i]];
return dp[amount];
}
}
class Solution {
public:
int change(int amount, vector<int>& coins) {
int n = coins.size();
vector<int> dp(amount + 1);
// base case
dp[0] = 1;
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = 1; j <= amount; j++)
if (j - coins[i] >= 0)
dp[j] = dp[j] + dp[j-coins[i]];
return dp[amount];
}
};
class Solution:
def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
n = len(coins)
dp = [0] * (amount + 1)
# base case
dp[0] = 1
for i in range(n):
for j in range(1, amount + 1):
if j - coins[i] >= 0:
dp[j] = dp[j] + dp[j - coins[i]]
return dp[amount]
func change(amount int, coins []int) int {
n := len(coins)
dp := make([]int, amount+1)
// base case
dp[0] = 1
for i := 0; i < n; i++ {
for j := 1; j <= amount; j++ {
if j-coins[i] >= 0 {
dp[j] = dp[j] + dp[j-coins[i]]
}
}
}
return dp[amount]
}
var change = function(amount, coins) {
var n = coins.length;
var dp = new Array(amount + 1).fill(0);
// base case
dp[0] = 1;
for (var i = 0; i < n; i++) {
for (var j = 1; j <= amount; j++) {
if (j - coins[i] >= 0) {
dp[j] = dp[j] + dp[j-coins[i]];
}
}
}
return dp[amount];
};
这个解法和之前的思路完全相同,将二维 dp
数组压缩为一维,时间复杂度 O(N*amount),空间复杂度 O(amount)。
至此,这道零钱兑换问题也通过背包问题的框架解决了。
引用本文的文章
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