Cambio moneta
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema del "cambio di moneta".
1. Impara
Il problema del "cambio di moneta" è una sfida chiave nella sezione DP 1D.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello medio in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per il cambio moneta.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per il cambio moneta.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Ti viene fornita una serie di monete intere che rappresentano monete di diversi tagli e un importo intero che rappresenta un importo totale di denaro.
Restituisci il minor numero di monete necessarie per recuperare tale importo. Se tale somma di denaro non può essere recuperata da nessuna combinazione di monete, restituisce -1.
Puoi supporre di avere un numero infinito di ciascun tipo di moneta.
Scrivi una funzione coinChange(coins: List[int], amount: int) -> int.
- •1 <= len(coins) <= 12
- •1 <= coins[i] <= 2^31 - 1
- •0 <= amount <= 10^4
Esempi
coins = [1,2,5], amount = 11
3
11 = 5 + 5 + 1
coins = [2], amount = 3
-1
3 cannot be formed using only coins of denomination 2.
coins = [1], amount = 0
0
No coins are needed to make amount 0.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def coin_change_opt(coins: list, amount: int) -> int:
dp = [float('inf')] * (amount + 1)
dp[0] = 0
for a in range(1, amount + 1):
for c in coins:
if a - c >= 0:
dp[a] = min(dp[a], 1 + dp[a - c])
return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def coin_change_brute(coins: list, amount: int) -> int:
def solve(amt):
if amt == 0: return 0
if amt < 0: return float('inf')
res = float('inf')
for coin in coins:
res = min(res, 1 + solve(amt - coin))
return res
ans = solve(amount)
return ans if ans != float('inf') else -1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema DP 1D standard.
Domande correlate
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