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 零钱兑换

 

给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算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
示例 1:
输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3
解释: 11 = 5 + 5 + 1
示例 2:
输入: coins = [2], amount = 3输出: -1

 

说明:
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
问题:输入{1,2147483647};

做题的时候一直遇到一个问题,Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: -2147483648

    说明Int溢出了。得到的结果一直是- 2147483647。 因为i+coins[j]=1+2147483647   >=Integer.MAX_VALUE;

解决办法是如果溢出了,if(i+coins[j]<0) break;  

这里便发现了如果溢出,那么一定是用负数表示的。

x = 2147483647 

x+1 = -2147483648 
x+2 = -2147483647 

当最大值加上 1 时,结果反而变成表示范围中最小的值;当最大值加上 2 时,结

果变成表示范围中次小的值,这就是数据类型的溢出。

 

 

 

 

算法思路:利用动态规划的思想,在1-amount之间建立一个下标索引,dp表示钱数所需要的最少硬币数量

首先对已有硬币进行标记,下标都为1。同时注意:当硬币的面值大于amount时,将不会被标记。

开始从1遍历至amount。 

如果当前遍历的面值不能用硬币凑出,那么就跳出,说明无法取到这个面值。比如{2,5,10}  永远无法取到1,3,7,9。这些都是不需要判断的。

遍历的面值再加上硬币的面值,dp[i+coins[j]]表示当前面值所需最小硬币数量

需要添加如下几个判断条件:

1.遍历的钱数i+coins[j]一定要小于amount。

2.当前所需硬币数比原来需要的硬币数量更少,那么更新dp。

 

class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
       if(amount==0)return 0;
        long[] nums=new long[amount+1];
      for(int i=0;i<coins.length;i++){
          if(coins[i]<=amount)nums[coins[i]]=1;
      }
        for(int i=1;i<=amount;i++){
            if(nums[i]==0)continue;
            for(int j=0;j<coins.length;j++){
            int  temp=i+coins[j];
               if(temp<0) break;        //这里在验证{1,2147483647} 反复出现了错误,因为i+coins[j]已经溢出,溢出是用-22147483647表示,溢出则跳出循环
                if(temp<=amount&&(nums[temp]==0||1+nums[i]<nums[temp]))nums[temp]=1+nums[i];
            }
        }
        if(nums[amount]==0)return -1;//这里如果凑不出amount的面值,那么就不需要判断了。
return nums[amount]; } }

 

 

 零钱兑换
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算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
示例 1:
输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11输出: 3
解释: 11 = 5 + 5 + 1
示例 2:
输入: coins = [2], amount = 3输出: -1

 

说明:
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
问题:输入{1,2147483647}; 将导致数组下标越界

 

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