算法中的背包问题

背包问题

背包问题 是经典的动态规划问题,它一共有 9 个分类:
01 背包问题
完全背包问题
多重背包问题
混合背包问题
二维费用背包问题
分组背包问题
背包问题求方案数
求背包问题的方案
有依赖的背包问题

01背包问题

完全背包问题

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。

class Solution:
    def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:
        dp = [amount+1] * (amount+1)
        dp[0] = 0
        for i in range(1,amount+1):
            m = amount+1
            for c in coins:
                if i-c>=0 and dp[i-c]<amount+1:
                    m = min(m, dp[i-c]+1)
            dp[i] = m
        return dp[amount] if dp[amount]<amount+1 else -1

面试题 08.11. 硬币

硬币。给定数量不限的硬币,币值为25分、10分、5分和1分,编写代码计算n分有几种表示法。(结果可能会很大,你需要将结果模上1000000007)
面试题 08.11. 硬币

class Solution:
    def waysToChange(self, n: int) -> int:
        coins = [25,10,5,1]
        dp = [0] * (n+1)
        dp[0] = 1
        for coin in coins:
            for i in range(coin, n+1):
                # f(x,i) = f(x-1,i) + f(x,i-coin)
                dp[i] = dp[i] + dp[i-coin]

        return dp[n]%1000000007

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