零钱兑换也是动态规划的典型问题，一般是给你几种零钱，数量不限，给一个amount，问共有多少种兑零钱的方法。我们看一个案例案例1：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。我们首先定义一个dp数组，dp
找零兑换问题的动态规划解法及扩展
动态规划算法思路接上一篇找零兑换问题的递归解法，找零兑换的动态规划算法：从最简单的“1分钱找零”的最优解开始，逐步递加上去，直到我们需要的找零钱数；在找零递加的过程中，设法保持每一分钱的递加都是最优解，一直加到求解找零钱数，自然得到最优解；递加的过程能保持最优解的关键是，其依赖于更少钱数最优解的简单计算，而更少钱数的最优
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。 输入：coins = [1, 2, 5], amount ...
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2021-08-06 17:43:00
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动态规划：核心思想，找到最优子结构，组合子问题构成原问题的解。 最重要的是，找到最优子结构，这是最难的部分 例题：我们有面值为1元3元5元的硬币若干枚，如何用最少的硬币凑够11元？ 首先找到问题的子结构 1： 选择硬币作为子结构变量， 第一次选择只有1元硬币，求出构成11元硬币的方案集合A1，第二次
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2018-08-01 19:06:00
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动态规划介绍动态规划通过组合子问题的解来求解原问题，一般来说，动态规划应用于重叠子问题的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题。动态规划算法对每个子子问题只求解一次，将其解保存再一个表格中，从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算，避免了这种不必要的计算工作。动态规划有两种等价的实现方法第一种方法称为带备忘的自顶向下法。此方法仍按自然的递归形式编写过程，但过程会保存每个子问题的解(通常保存再一个数
硬币找零问题是动态规划的一个经典问题，其中最少硬币找零是一个变种，本篇将参照上一篇01背包问题的解题思路，来详细讲解一下最少硬币找零问题。如果你需要查看上一篇，可以点击下面链接：详解动态规划01背包问题--JavaScript实现下面让我们开始吧。问题给定4种面额的硬币1分，2分，5分，6分，如果要找11分的零钱，怎么做才能使得找的硬币数量总和最少。分析最少硬币找零问题，是为了求硬币的组合，所以一
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2023-09-11 10:43:01
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518. 零钱兑换 II 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。 输入：amount = ...
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2021-08-04 09:57:00
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动态规划版找零钱问题假设存在2，3，5元三种硬币，给定一定数量的钱，需要换成这三种硬币，并且使用最少的硬币数量 这个问题的本质是子问题最优解，由子问题最优解上构造出来的更高级的解也是最优解 假设你需要找出2的找钱方案，可以直接取得最优解1，找出3，可以直接找出最优解1，找出4，此时问题似乎有些麻烦，但是如果4是可以被找出的话，那么它一定由2，3，5组成，也就是说由2，3，5组成4的最后一步必然是2
动态代理在Java中有着广泛的应用，比如Spring AOP、Hibernate数据查询、测试框架的后端mock、RPC远程调用、Java注解对象获取、日志、用户鉴权、全局性异常处理、性能监控，甚至事务处理等。代理模式本文将介绍的Java动态代理与设计模式中的代理模式有关，什么是代理模式呢？代理模式：给某一个对象提供一个代理，并由代理对象来控制对真实对象的访问。代理模式是一种结构型设计模式。代理模
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2023-07-18 21:55:44
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《labuladong的算法小抄》学习笔记问题描述给你一个整数数组 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。举例：输入：coins=[1,2,5] amount=11;输出：3方法1：暴力递归这是一个经典的动态规划问题，因为它具
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2023-08-31 07:00:18
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给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算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。示例1:输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3 解释: 11 = 5 + 5 + 1示例 2:输入: coins = [2], amount = 3输出: -1说明...
原创
2020-04-05 11:25:05
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题目：
有数组penny，penny中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币，每种面值的货币可以使用任意张，再给定一个整数aim(小于等于1000)代表要找的钱数，求换钱有多少种方法。给定数组penny及它的大小(小于等于50)，同时给定一个整数aim，请返回有多少种方法可以凑成aim。
样例：[1,2,4],3,3 返回：2（
找零钱是一个经典的动态规划问题。这种问题，我建议，首先学会暴力解法，然后从暴力解法中优化出动态规划的解法，这样，更能体会动态规划的魅力。
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2021-07-07 10:54:23
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题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/coin-change/ 这是一道比较经典的题，背包问题，也可以用动态规划 **dp 数组的定义：当目标金额为 i 时，至少需要 dp[i] 枚硬币凑出。 在推导dp[i]的时候，一定要时刻想着dp[i]的定义，否则容易跑偏。 这体现出确定dp数组以及下标的含义的重要性！动态规划步骤：1，确定dp数组** 最优解法
原创
2022-08-19 15:38:56
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# Python 找零钱问题及动态规划
在各行各业中，找零钱都是一个非常常见的问题。无论是超市、餐厅还是公交车，我们都需要找零钱。今天，我们将介绍如何使用动态规划算法来解决这个问题。
## 问题描述
假设你是一个收银员，现在有一笔订单需要找零。你手上有一定面额的硬币，如 1 元、5 元和 10 元。订单金额为 n 元，请问你最少需要几个硬币才能找零？
## 解决方案
### 思路分析
动态规划套路详解 描述 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算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。 示例 1: 输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3 解释: 11 =
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2020-04-24 19:13:00
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本题说硬币数量无限所以是完全背包问题import
java.util.Arrays;/** * <p>给你一个整数数组 <code>coins</code> ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 <code>amount</code> ，表示总金额。</p> * * <p>计算并返回可以凑成总金额所需的 <st
原创
2022-12-13 10:41:08
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* Coins.php<?php/** * Created by PhpStorm. * User: Mch * Date: 9/18/18 * Time: 10:38 PM */class Coins { /** * @param array $arr * @param int $aim * @return int */...
原创
2021-08-13 00:55:48
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一起养成写作习惯！这是我参与「日新计划 · 4 月更文挑战」的第9天，点击查看活动详情。 题目 零钱兑换 II 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
原创
2022-04-12 15:01:11
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目录准备知识递归什么是动态规划动态规划题目的解题思想动态规划分类参考资料 准备知识递归python递归什么是动态规划官方解释：动态规划与分治法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题答案，将问题划分为互不相交的子问题，递归的求解子问题，最后合并子问题的答案，得到原问题的答案。翻译成人话就是：计算并存储小问题的解，并将这些解组合成大问题的解。动态规划题目的解题思想首先是将大问题进行拆分，动态规划题
