步驟一、確定狀態:

確定dp數組及下標含義

dp數組是個amout+1的數組，dp[j]表示的是裝滿容量為j的背包所需要的最 少物品的個數

步驟二、推斷狀態方程:

對于當前物品i， 有兩種選擇決定了dp[j]的推導方向:
1、選擇當前物品i: 那么dp[j] = dp[j-nums[i]], 因為在j-nums[i]的基礎 上加上1個nums[i]就是容量j了
2、不選擇當前物品i， 那么還是保留原來的最少物品個數這里面要選擇最小的 dp[j] = min(dp[j], dp[j-nums[i]]+1)

步驟三、規定初始條件:

初始條件:

這個題由于是每次選最小值，所以全局初始化的時候， 初始成最大值了。 而dp[0]=0，沒 有容量沒法裝。

步驟四、計算順序:

對于物品， 依然是正向遍歷，而對于背包，也是正向遍歷，因為這里的物品 可以取多次

class Solution:def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:if amount == 0:return 0# dp[i]:湊成金額i的硬幣所需要的最少的硬幣個數dp = [float("inf") for _ in range(amount + 1)]dp[0] = 0 # 初始化for i in range(len(coins)): # 遍歷物品for j in range(coins[i], amount+1): # 遍歷背包容量dp[j] = min(dp[j], dp[j-coins[i]] + 1)return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1

總結

以上是生活随笔為你收集整理的99. Leetcode 322. 零钱兑换 (动态规划-完全背包)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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