一、题目描述

在美国，硬币按照面值1，5，10，25，50来铸造(单位为美分)。现在考虑按照面值{d₁,…, d_k}(单位为分)来铸造硬币的某个国家.我们想统计有多少种方式能找开n分钱，并记种数为C(n)。例如当所在国家硬币面值集合为{1,6,10}时,C(5)=1,C(6)到C(9)都是2，C(10)=3，C(12)=4。

给出一种高效算法来算出C(n)并分析该算法的时间/空间复杂度。(提示:通过计算C(n,d)来解决问题,C(n,d)是最高面值为d情况下能找开n分钱的方式种数.千万注意不要重复计数.)

———题目来源：《算法设计指南》

示例：

输入：coins = [2,3,5] total = 10
输出：4
解释：2 + 3 + 5是一种2 + 2 + 3 + 3是一种2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2是一种5 + 5是一种总共4种。

二、解题思路（最朴素方法）

1. 定义状态

设dp[i][j]表示使用前i个面值不同的硬币找出零钱j的方案数。

2. 定义状态转移方程

dp[i][j]=∑k=0n(dp[i−1][j−k×di])dp[i][j] = \sum_{k=0}^{n}(dp[i - 1][j - k \times d_i]) dp[i][j]=k=0∑n(dp[i−1][j−k×di]) ，其中n=⌊jdi⌋n = \lfloor \frac{j}{d_i} \rfloor n=⌊dij⌋ 。这里解释一下dp[i−1]dp[i-1]dp[i−1]表示使用前i−1i-1i−1个面值不同的硬币，其中第iii个硬币可能使用0个或多个，上限为⌊jdi⌋\lfloor \frac{j}{d_i} \rfloor⌊dij⌋ 个，下限为0个。

3. 初始化

dp[0][j]表示不使用硬币找出j的方案数，根据实际情况是找不出来的，故初始化为0。

dp[i][0]表示使用前i个面值不同硬币找出0美分的方案数量，很显然dp[i][0]初始化为1即可。

三、代码实现

/*** 第8章第7题 找零钱问题** @author hh*/
public class Solution {/***找零钱的方案数** @param coins 硬币面值集合* @param total 找的零钱总数* @return 方案数*/public int exchange(int[] coins,int total) {int[][] dp = new int[coins.length + 1][total + 1];//dp[0][i] = 0,i > 0时for(int i = 1; i <= total; i++){dp[0][i] = 0;}for(int i = 0; i <= coins.length ; i++){dp[i][0] = 1;}for(int i = 1; i <= coins.length ; i++){for(int j = 1; j <= total ; j++){dp[i][j] = 0;for(int k = 0; k <= (j / coins[i -1]) ; k++){dp[i][j] += dp[i-1][j - k * coins[i - 1]];}}}return dp[coins.length ][total];}public static void main(String[] args){Solution solution = new Solution();int[] coins = new int[]{2,3,5};int total = 10;System.out.println(solution.exchange(coins,total));}}

四、优化

对于解题思路中的k其实是没必要计算的，这样就减少了一个循环。状态方程变为：

dp[i][j]=sum(dp[i−1][j],dp[i][j−di])dp[i][j] = sum(dp[i - 1][j],dp[i][j - d_i]) dp[i][j]=sum(dp[i−1][j],dp[i][j−di])

表示的含义是前i-1种硬币凑成j的方案数加上前i种硬币凑成j - d_i的方案数。第二个式子表示最少有一枚硬币i凑成零钱总数j的方案数。

代码如下所示：

public class Solution2 {/*** 找零钱的方案数** @param coins 硬币面值集合* @param total 找的零钱总数* @return 方案数*/public int exchange(int[] coins, int total) {int[][] dp = new int[coins.length + 1][total + 1];for (int i = 0; i <= coins.length; i++) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 1; i <= coins.length; i++) {for (int j = 0; j <= total; j++) {dp[i][j] = dp[i-1][j];if (j >= coins[i - 1]) {dp[i][j] += dp[i][j - coins[i - 1]];}}}return dp[coins.length][total];}public static void main(String[] args) {Solution2 solution = new Solution2();int[] coins = new int[]{2, 3, 5};int total = 10;System.out.println(solution.exchange(coins, total));}}

上面是对时间复杂度进行优化，下面对空间进行优化，考虑到dp[i][j]只跟dp[i-1]和dp[i]有关，我们可以把二维降成一维，代码如下所示：

public class Solution3 {/*** 找零钱的方案数** @param coins 硬币面值集合* @param total 找的零钱总数* @return 方案数*/public int exchange(int[] coins, int total) {int[] dp = new int[total + 1];dp[0] = 1;for (int i = 1; i <= coins.length; i++) {for (int j = coins[i - 1]; j <= total; j++) {dp[j] += dp[j - coins[i - 1]];}}return dp[total];}public static void main(String[] args) {Solution3 solution = new Solution3();int[] coins = new int[]{2, 3, 5};int total = 10;System.out.println(solution.exchange(coins, total));}}

五、执行结果

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