题目
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:
代码语言：javascript复制输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11
输出: 3
解释: 11 = 5 5 1示例 2:
代码语言：javascript复制输入: 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。
解答
我的第一次提交超时，以下是超时代码
代码语言：javascript复制class Solution {
public:
map<int,int> mydict;
int helper(vector<int>& coins, int amount){
auto pr = mydict.find(amount);
if( pr!= mydict.end()){
return pr->second;
}
if(amount == 0) return 0;
if(amount < 0) return -1;
int res = INT_MAX;
for(auto coin : coins){
int last_res = helper(coins, amount - coin);
if(last_res == -1) continue;
res = min(res, last_res 1);
}
if(res == INT_MAX) res = -1;
mydict.insert(pair<int,int>(amount, res));
return res;
}
int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
return helper(coins, amount);
}
};我的另一种设想是从最大面值的硬币开始，每次贪心的选取最大面值硬币，然后遍历硬币数组。 然而被证实是错误的想法，可以看这个用例：
代码语言：javascript复制[186,419,83,408]
6249
输出
-1
预期结果
20最终写出了ac代码
代码语言：javascript复制class Solution {
public:
int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
vector<int> dp(amount 1, 0);
for(int i = 1; i <= amount; i ){
dp[i] = INT_MAX;
for(auto coin : coins){
if(i - coin >= 0 && dp[i - coin] != -1)
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] 1);
}
if(dp[i] == INT_MAX) dp[i] = -1;
}
return dp[amount];
}
};按道理说记忆化搜索与dp的复杂度相同，为何会超时呢？
