代码随想录

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# 518.零钱兑换II

力扣题目链接 (opens new window)

给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。

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

注意，你可以假设：

  • 0 <= amount (总金额) <= 5000
  • 1 <= coin (硬币面额) <= 5000
  • 硬币种类不超过 500 种
  • 结果符合 32 位符号整数

# 算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课 (opens new window)：装满背包有多少种方法？组合与排列有讲究！| LeetCode：518.零钱兑换II (opens new window)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。

# 思路

这是一道典型的背包问题，一看到钱币数量不限，就知道这是一个完全背包。

对完全背包还不了解的同学，可以看这篇：动态规划：关于完全背包，你该了解这些！ (opens new window)

但本题和纯完全背包不一样，纯完全背包是凑成背包最大价值是多少，而本题是要求凑成总金额的物品组合个数！

注意题目描述中是凑成总金额的硬币组合数，为什么强调是组合数呢？

例如示例一：

5 = 2 + 2 + 1

5 = 2 + 1 + 2

这是一种组合，都是 2 2 1。

如果问的是排列数，那么上面就是两种排列了。

组合不强调元素之间的顺序，排列强调元素之间的顺序。 其实这一点我们在讲解回溯算法专题的时候就讲过了哈。

那我为什么要介绍这些呢，因为这和下文讲解遍历顺序息息相关!

回归本题，动规五步曲来分析如下：

  1. 确定dp数组以及下标的含义

dp[j]：凑成总金额j的货币组合数为dp[j]

  1. 确定递推公式

dp[j] 就是所有的dp[j - coins[i]]（考虑coins[i]的情况）相加。

所以递推公式：dp[j] += dp[j - coins[i]];

这个递推公式大家应该不陌生了，我在讲解01背包题目的时候在这篇494. 目标和 (opens new window)中就讲解了，求装满背包有几种方法，公式都是：dp[j] += dp[j - nums[i]];

  1. dp数组如何初始化

首先dp[0]一定要为1，dp[0] = 1是 递归公式的基础。如果dp[0] = 0 的话，后面所有推导出来的值都是0了。

那么 dp[0] = 1 有没有含义，其实既可以说 凑成总金额0的货币组合数为1，也可以说 凑成总金额0的货币组合数为0，好像都没有毛病。

但题目描述中，也没明确说 amount = 0 的情况，结果应该是多少。

这里我认为题目描述还是要说明一下，因为后台测试数据是默认，amount = 0 的情况，组合数为1的。

下标非0的dp[j]初始化为0，这样累计加dp[j - coins[i]]的时候才不会影响真正的dp[j]

dp[0]=1还说明了一种情况：如果正好选了coins[i]后，也就是j-coins[i] == 0的情况表示这个硬币刚好能选，此时dp[0]为1表示只选coins[i]存在这样的一种选法。

  1. 确定遍历顺序

本题中我们是外层for循环遍历物品（钱币），内层for遍历背包（金钱总额），还是外层for遍历背包（金钱总额），内层for循环遍历物品（钱币）呢？

我在动态规划：关于完全背包，你该了解这些！ (opens new window)中讲解了完全背包的两个for循环的先后顺序都是可以的。

但本题就不行了！

因为纯完全背包求得装满背包的最大价值是多少，和凑成总和的元素有没有顺序没关系，即：有顺序也行，没有顺序也行！

而本题要求凑成总和的组合数，元素之间明确要求没有顺序。

所以纯完全背包是能凑成总和就行，不用管怎么凑的。

本题是求凑出来的方案个数，且每个方案个数是为组合数。

那么本题，两个for循环的先后顺序可就有说法了。

我们先来看 外层for循环遍历物品（钱币），内层for遍历背包（金钱总额）的情况。

代码如下：

for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
    for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量
        dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}
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假设：coins[0] = 1，coins[1] = 5。

那么就是先把1加入计算，然后再把5加入计算，得到的方法数量只有{1, 5}这种情况。而不会出现{5, 1}的情况。

所以这种遍历顺序中dp[j]里计算的是组合数！

如果把两个for交换顺序，代码如下：

for (int j = 0; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量
    for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
        if (j - coins[i] >= 0) dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}
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背包容量的每一个值，都是经过 1 和 5 的计算，包含了{1, 5} 和 {5, 1}两种情况。

此时dp[j]里算出来的就是排列数！

可能这里很多同学还不是很理解，建议动手把这两种方案的dp数组数值变化打印出来，对比看一看！（实践出真知）

  1. 举例推导dp数组

输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5] ，dp状态图如下：

518.零钱兑换II

最后红色框dp[amount]为最终结果。

以上分析完毕，C++代码如下：

class Solution {
public:
    int change(int amount, vector<int>& coins) {
        vector<uint64_t> dp(amount + 1, 0); // 防止相加数据超int
        dp[0] = 1; // 只有一种方式达到0
        for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包
                dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount]; // 返回组合数
    }
};
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C++测试用例有两个数相加超过int的数据，所以需要在if里加上dp[i] < INT_MAX - dp[i - num]。

  • 时间复杂度: O(mn)，其中 m 是amount，n 是 coins 的长度
  • 空间复杂度: O(m)

为了防止相加的数据 超int 也可以这么写：

class Solution {
public:
    int change(int amount, vector<int>& coins) {
        vector<int> dp(amount + 1, 0);
        dp[0] = 1; // 只有一种方式达到0
        for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包
                if (dp[j] < INT_MAX - dp[j - coins[i]]) { //防止相加数据超int
                    dp[j] += dp[j - coins[i]];
                }
            }
        }
        return dp[amount]; // 返回组合数
    }
};
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# 总结

本题的递推公式，其实我们在494. 目标和 (opens new window)中就已经讲过了，而难点在于遍历顺序！

在求装满背包有几种方案的时候，认清遍历顺序是非常关键的。

如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包。

如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品。

可能说到排列数录友们已经有点懵了，后面Carl还会安排求排列数的题目，到时候在对比一下，大家就会发现神奇所在！

# 其他语言版本

# Java：

class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        //递推表达式
        int[] dp = new int[amount + 1];
        //初始化dp数组，表示金额为0时只有一种情况，也就是什么都不装
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i < coins.length; i++) {
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) {
                dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];
    }
}
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// 二维dp数组版本，方便理解
class Solution {
    public int change(int amount, int[] coins) {
        int[][] dp = new int[coins.length][amount+1];

        // 初始化边界值
        for(int i = 0; i < coins.length; i++){
            // 第一列的初始值为1
            dp[i][0] = 1;
        }
        for(int j = coins[0]; j <= amount; j++){
            // 初始化第一行
            dp[0][j] += dp[0][j-coins[0]];
        }
        
        for(int i = 1; i < coins.length; i++){
            for(int j = 1; j <= amount; j++){
                if(j < coins[i]) dp[i][j] = dp[i-1][j];
                else dp[i][j] = dp[i][j-coins[i]] + dp[i-1][j];
            }
        }

        return dp[coins.length-1][amount];
    }
}
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# Python：

class Solution:
    def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
        dp = [0]*(amount + 1)
        dp[0] = 1
        # 遍历物品
        for i in range(len(coins)):
            # 遍历背包
            for j in range(coins[i], amount + 1):
                dp[j] += dp[j - coins[i]]
        return dp[amount]
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# Go：

一维dp

func change(amount int, coins []int) int {
	// 定义dp数组
	dp := make([]int, amount+1)
	// 初始化,0大小的背包, 当然是不装任何东西了, 就是1种方法
	dp[0]  = 1
	// 遍历顺序
	// 遍历物品
	for i := 0 ;i < len(coins);i++ {
		// 遍历背包
		for j:= coins[i] ; j <= amount ;j++ {
			// 推导公式
			dp[j] += dp[j-coins[i]]
		}
	}
	return dp[amount]
}
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二维dp

func change(amount int, coins []int) int {
    dp := make([][]int, len(coins))
    for i := range dp {
        dp[i] = make([]int, amount + 1)
        dp[i][0] = 1
    }
    for j := coins[0]; j <= amount; j++ {
        dp[0][j] += dp[0][j-coins[0]]
    }
    for i := 1; i < len(coins); i++ {
        for j := 1; j <= amount; j++ {
            if j < coins[i] {
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            } else {
                dp[i][j] = dp[i][j-coins[i]] + dp[i-1][j]
            }
        }
    }
    return dp[len(coins)-1][amount]
}
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# Rust:

impl Solution {
    pub fn change(amount: i32, coins: Vec<i32>) -> i32 {
        let amount = amount as usize;
        let mut dp = vec![0; amount + 1];
        dp[0] = 1;
        for coin in coins {
            for j in coin as usize..=amount {
                dp[j] += dp[j - coin as usize];
            }
        }
        dp[amount]
    }
}
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# Javascript：

const change = (amount, coins) => {
    let dp = Array(amount + 1).fill(0);
    dp[0] = 1;

    for(let i =0; i < coins.length; i++) {
        for(let j = coins[i]; j <= amount; j++) {
            dp[j] += dp[j - coins[i]];
        }
    }

    return dp[amount];
}
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# TypeScript：

function change(amount: number, coins: number[]): number {
    const dp: number[] = new Array(amount + 1).fill(0);
    dp[0] = 1;
    for (let i = 0, length = coins.length; i < length; i++) {
        for (let j = coins[i]; j <= amount; j++) {
            dp[j] += dp[j - coins[i]];
        }
    }
    return dp[amount];
};
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# Scala:

object Solution {
  def change(amount: Int, coins: Array[Int]): Int = {
    var dp = new Array[Int](amount + 1)
    dp(0) = 1
    for (i <- 0 until coins.length) {
      for (j <- coins(i) to amount) {
        dp(j) += dp(j - coins(i))
      }
    }
    dp(amount)
  }
}
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# C

int change(int amount, int* coins, int coinsSize) {
    int dp[amount + 1];
    memset(dp, 0, sizeof (dp));
    dp[0] = 1;
    // 遍历物品
    for(int i = 0; i < coinsSize; i++){
        // 遍历背包
        for(int j = coins[i]; j <= amount; j++){
            dp[j] += dp[j - coins[i]];
        }
    }
    return dp[amount];
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# C#

public class Solution
{
    public int Change(int amount, int[] coins)
    {
        int[] dp = new int[amount + 1];
        dp[0] = 1;
        for (int i = 0; i < coins.Length; i++)
        {
            for (int j = coins[i]; j <= amount; j++)
            {
                if (j >= coins[i])
                    dp[j] += dp[j - coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];
    }
}
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上次更新：: 10/9/2024, 4:57:53 PM

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