Zmiana monety
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Zmiana monety”.
1. Ucz się
Problem „Zmiany monet” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji 1D DP.
Ta implementacja koncentruje się na logice średniego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla wymiany monet.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dotyczący wymiany monet.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Otrzymujesz tablicę liczb całkowitych monet reprezentujących monety o różnych nominałach oraz kwotę całkowitą reprezentującą całkowitą kwotę pieniędzy.
Zwróć najmniejszą liczbę monet potrzebną do uzupełnienia tej kwoty. Jeżeli tej sumy pieniędzy nie da się utworzyć żadną kombinacją monet, zwróć -1.
Możesz założyć, że masz nieskończoną liczbę każdego rodzaju monet.
Napisz funkcję coinChange(coins: List[int], amount: int) -> int.
- •1 <= len(coins) <= 12
- •1 <= coins[i] <= 2^31 - 1
- •0 <= amount <= 10^4
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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 -1Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemu 1D DP.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.