题目
描述
- 给定数组arr,arr中所有的值都为正整数且不重复。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aim,代表要找的钱数,求组成aim的最少货币数。
如果无解,请返回-1.
【要求】
时间复杂度,空间复杂度。
方法一
思路
- 输入值为面值数组 arr 和找零数 aim,所以我们可以创建一个二维数组 dp[m][n],纵轴 m 表示所有面值,横轴 n 表示使用面值 m 支付时剩余零钱数。
- 当使用一张面值为arr[i]的货币,那么使用的货币数 +1 且剩余需找零数要减去当前货币面值,若不使用当前面值的货币,那么货币数为使用上一种类的货币的数量且剩余找零数不需要减去。选出两种方法之中货币数最少的那一个就是最优解。
具体步骤
1.创建二维辅助数组;
2.初始化第一种面值货币,若能整除,则在数组中添入使用张数;
3.从第二种面值货币开始,进行遍历计算从1~aim金钱所需的最少货币数;
4.dp[arr.length-1][aim]即为所求的最少货币数。
代码如下:
import java.util.*; public class Solution { /** * 最少货币数 * @param arr int整型一维数组 the array * @param aim int整型 the target * @return int整型 */ public int minMoney (int[] arr, int aim) { // 二维数组 dp[m][n], m 表示货币种类, n表示剩余找零 int[][] dp = new int[arr.length][aim + 1]; // 初始化第一种面值,若能被剩余找零整除,就在数组中填该货币使用的张数。 for (int i = 1; i < aim + 1; ++i) { if (i % arr[0] == 0) { dp[0][i] = i / arr[0]; } } for (int m = 1; m < arr.length; ++m) { for (int n = 1; n < aim + 1; ++n) { // 若当前面值大于剩余找零,则只能不使用此种货币 if (arr[m] > n) { dp[m][n] = dp[m - 1][n]; } else if (arr[m] == n) { dp[m][n] = 1; } else if (dp[m][n - arr[m]] != 0 && dp[m - 1][n] != 0) { // 若使用一张当前货币和不使用当前货币都有值,取最小那个 dp[m][n] =Math.min(dp[m][n - arr[m]] + 1, dp[m - 1][n]); } else { // 若其中一个为 0,取不为 0 的那一个 dp[m][n] = dp[m][n - arr[m]] != 0 ? dp[m][n - arr[m]] + 1 : dp[m - 1][n]; } } } return dp[arr.length-1][aim] == 0 ? -1 : dp[arr.length-1][aim]; } }
时间复杂度:,双重循环;
空间复杂度:,二维数组,辅助空间。
方法二
思路
- 方法一同时考虑了货币以及目标金钱,将其子问题划分为更小的金额数以及更小的货币集,但实际上只需要考虑目标金钱数即可。题目要求找出达到aim的最少货币数,可以转换成其子问题找出换aim-arr[i]的最少货币数,即存在以下递推公式:
若是无法兑换则f(aim) = -1。 - 故可以创建一维数组dp[aim+1],存储从金钱数0~aim的每种金钱数所需的最少货币数。
具体步骤
- 1.创建dp数组,存储从1~aim所有金钱所需的最少货币数;
- 2.依据递推公式计算1~aim所需的最少货币数。
- 参考下图栗子:
- 代码如下:
import java.util.*; public class Solution { /** * 最少货币数 * @param arr int整型一维数组 the array * @param aim int整型 the target * @return int整型 */ public int minMoney (int[] arr, int aim) { // write code here // 不同金钱所需要的货币数 int[] dp = new int[aim+1]; dp[0] = 0; int i = 1; while(i <= aim){ dp[i] = Integer.MAX_VALUE; for (Integer money : arr){ int diff = i - money; if (diff < 0 || dp[diff] < 0){ continue; } // 都不小于0,取最小值 dp[i] = Math.min(dp[i],dp[diff]); } ++dp[i]; ++i; } return dp[aim] < 0 ? -1 : dp[aim]; } }
- 时间复杂度:,双重循环;
- 空间复杂度:,dp数组辅助运算。