# 0518. 零錢兌換 II
## 題目地址(518. 零錢兌換 II)
<https://leetcode-cn.com/problems/coin-change-2/>
## 題目描述
```
<pre class="calibre18">```
給定不同面額的硬幣和一個總金額。寫出函數來計算可以湊成總金額的硬幣組合數。假設每一種面額的硬幣有無限個。
示例 1:
輸入: amount = 5, coins = [1, 2, 5]
輸出: 4
解釋: 有四種方式可以湊成總金額:
5=5
5=2+2+1
5=2+1+1+1
5=1+1+1+1+1
示例 2:
輸入: amount = 3, coins = [2]
輸出: 0
解釋: 只用面額 2 的硬幣不能湊成總金額 3。
示例 3:
輸入: amount = 10, coins = [10]
輸出: 1
注意:
你可以假設:
0 <= amount (總金額) <= 5000
1 <= coin (硬幣面額) <= 5000
硬幣種類不超過 500 種
結果符合 32 位符號整數
```
```
## 前置知識
- [動態規劃](https://github.com/azl397985856/leetcode/blob/master/thinkings/dynamic-programming.md)
- 背包問題
## 公司
- 阿里
- 百度
- 字節
## 思路
這個題目和 coin-change 的思路比較類似。
我們還是按照 coin-change 的思路來, 如果將問題畫出來大概是這樣:

進一步我們可以對問題進行空間復雜度上的優化(這種寫法比較難以理解,但是相對更省空間)

> 這里用動圖會更好理解, 有時間的話我會做一個動圖出來, 現在大家腦補一下吧
## 關鍵點解析
- 動態規劃
- 子問題
用 dp\[i\] 來表示組成 i 塊錢,需要最少的硬幣數,那么
1. 第 j 個硬幣我可以選擇不拿 這個時候, 組成數 = dp\[i\]
2. 第 j 個硬幣我可以選擇拿 這個時候, 組成數 = dp\[i - coins\[j\]\] + dp\[i\]
3. 和 01 背包問題不同, 硬幣是可以拿任意個,屬于完全背包問題
4. 對于每一個 dp\[i\] 我們都選擇遍歷一遍 coin, 不斷更新 dp\[i\]
eg:
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-keyword">if</span> (amount === <span class="hljs-params">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-params">1</span>;
<span class="hljs-keyword">const</span> dp = [<span class="hljs-params">Array</span>(amount + <span class="hljs-params">1</span>).fill(<span class="hljs-params">1</span>)];
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-params">1</span>; i < amount + <span class="hljs-params">1</span>; i++) {
dp[i] = <span class="hljs-params">Array</span>(coins.length + <span class="hljs-params">1</span>).fill(<span class="hljs-params">0</span>);
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-params">1</span>; j < coins.length + <span class="hljs-params">1</span>; j++) {
<span class="hljs-title">// 從1開始可以簡化運算</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (i - coins[j - <span class="hljs-params">1</span>] >= <span class="hljs-params">0</span>) {
<span class="hljs-title">// 注意這里是coins[j -1]而不是coins[j]</span>
dp[i][j] = dp[i][j - <span class="hljs-params">1</span>] + dp[i - coins[j - <span class="hljs-params">1</span>]][j]; <span class="hljs-title">// 由于可以重復使用硬幣所以這里是j不是j-1</span>
} <span class="hljs-keyword">else</span> {
dp[i][j] = dp[i][j - <span class="hljs-params">1</span>];
}
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> dp[dp.length - <span class="hljs-params">1</span>][coins.length];
```
```
- 當我們選擇一維數組去解的時候,內外循環將會對結果造成影響

eg:
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-title">// 這種答案是不對的。</span>
<span class="hljs-title">// 原因在于比如amount = 5, coins = [1,2,5]</span>
<span class="hljs-title">// 這種算法會將[1,2,2] [2,1,2] [2, 2, 1] 算成不同的</span>
<span class="hljs-keyword">if</span> (amount === <span class="hljs-params">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-params">1</span>;
<span class="hljs-keyword">const</span> dp = [<span class="hljs-params">1</span>].concat(<span class="hljs-params">Array</span>(amount).fill(<span class="hljs-params">0</span>));
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-params">1</span>; i < amount + <span class="hljs-params">1</span>; i++) {
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-params">0</span>; j < coins.length; j++) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (i - coins[j] >= <span class="hljs-params">0</span>) {
dp[i] = dp[i] + dp[i - coins[j]];
}
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> dp[dp.length - <span class="hljs-params">1</span>];
<span class="hljs-title">// 正確的寫法應該是內外循環調換一下, 具體可以看下方代碼區</span>
```
```
## 代碼
代碼支持:Python3,JavaScript:
JavaSCript Code:
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-title">/*
* @lc app=leetcode id=518 lang=javascript
*
* [518] Coin Change 2
*
*/</span>
<span class="hljs-title">/**
* @param {number} amount
* @param {number[]} coins
* @return {number}
*/</span>
<span class="hljs-keyword">var</span> change = <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span> (<span class="hljs-params">amount, coins</span>) </span>{
<span class="hljs-keyword">if</span> (amount === <span class="hljs-params">0</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-params">1</span>;
<span class="hljs-keyword">const</span> dp = [<span class="hljs-params">1</span>].concat(<span class="hljs-params">Array</span>(amount).fill(<span class="hljs-params">0</span>));
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> j = <span class="hljs-params">0</span>; j < coins.length; j++) {
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">let</span> i = <span class="hljs-params">1</span>; i < amount + <span class="hljs-params">1</span>; i++) {
<span class="hljs-keyword">if</span> (i - coins[j] >= <span class="hljs-params">0</span>) {
dp[i] = dp[i] + dp[i - coins[j]];
}
}
}
<span class="hljs-keyword">return</span> dp[dp.length - <span class="hljs-params">1</span>];
};
```
```
Python Code:
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">Solution</span>:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">change</span><span class="hljs-params">(self, amount: int, coins: List[int])</span> -> int:</span>
dp = [<span class="hljs-params">0</span>] * (amount + <span class="hljs-params">1</span>)
dp[<span class="hljs-params">0</span>] = <span class="hljs-params">1</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> j <span class="hljs-keyword">in</span> range(len(coins)):
<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(<span class="hljs-params">1</span>, amount + <span class="hljs-params">1</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> i >= coins[j]:
dp[i] += dp[i - coins[j]]
<span class="hljs-keyword">return</span> dp[<span class="hljs-params">-1</span>]
```
```
**復雜度分析**
- 時間復雜度:O(amount)O(amount)O(amount)
- 空間復雜度:O(amount?len(coins))O(amount \* len(coins))O(amount?len(coins))
## 擴展
這是一道很簡單描述的題目, 因此很多時候會被用到大公司的電面中。
相似問題:
[322.coin-change](322.coin-change.html)
## 附錄
Python 二維解法(不推薦,但是可以幫助理解):
```
<pre class="calibre18">```
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">Solution</span>:</span>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">change</span><span class="hljs-params">(self, amount: int, coins: List[int])</span> -> int:</span>
dp = [[<span class="hljs-params">0</span> <span class="hljs-keyword">for</span> _ <span class="hljs-keyword">in</span> range(len(coins) + <span class="hljs-params">1</span>)] <span class="hljs-keyword">for</span> _ <span class="hljs-keyword">in</span> range(amount + <span class="hljs-params">1</span>)]
<span class="hljs-keyword">for</span> j <span class="hljs-keyword">in</span> range(len(coins) + <span class="hljs-params">1</span>):
dp[<span class="hljs-params">0</span>][j] = <span class="hljs-params">1</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(amount + <span class="hljs-params">1</span>):
<span class="hljs-keyword">for</span> j <span class="hljs-keyword">in</span> range(<span class="hljs-params">1</span>, len(coins) + <span class="hljs-params">1</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> i >= coins[j - <span class="hljs-params">1</span>]:
dp[i][j] = dp[i - coins[j - <span class="hljs-params">1</span>]][j] + dp[i][j - <span class="hljs-params">1</span>]
<span class="hljs-keyword">else</span>:
dp[i][j] = dp[i][j - <span class="hljs-params">1</span>]
<span class="hljs-keyword">return</span> dp[<span class="hljs-params">-1</span>][<span class="hljs-params">-1</span>]
```
```
**復雜度分析**
- 時間復雜度:O(amount?len(coins))O(amount \* len(coins))O(amount?len(coins))
- 空間復雜度:O(amount?len(coins))O(amount \* len(coins))O(amount?len(coins))
大家對此有何看法,歡迎給我留言,我有時間都會一一查看回答。更多算法套路可以訪問我的 LeetCode 題解倉庫:<https://github.com/azl397985856/leetcode> 。 目前已經 37K star 啦。
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- Introduction
- 第一章 - 算法專題
- 數據結構
- 基礎算法
- 二叉樹的遍歷
- 動態規劃
- 哈夫曼編碼和游程編碼
- 布隆過濾器
- 字符串問題
- 前綴樹專題
- 《貪婪策略》專題
- 《深度優先遍歷》專題
- 滑動窗口(思路 + 模板)
- 位運算
- 設計題
- 小島問題
- 最大公約數
- 并查集
- 前綴和
- 平衡二叉樹專題
- 第二章 - 91 天學算法
- 第一期講義-二分法
- 第一期講義-雙指針
- 第二期
- 第三章 - 精選題解
- 《日程安排》專題
- 《構造二叉樹》專題
- 字典序列刪除
- 百度的算法面試題 * 祖瑪游戲
- 西法的刷題秘籍】一次搞定前綴和
- 字節跳動的算法面試題是什么難度?
- 字節跳動的算法面試題是什么難度?(第二彈)
- 《我是你的媽媽呀》 * 第一期
- 一文帶你看懂二叉樹的序列化
- 穿上衣服我就不認識你了?來聊聊最長上升子序列
- 你的衣服我扒了 * 《最長公共子序列》
- 一文看懂《最大子序列和問題》
- 第四章 - 高頻考題(簡單)
- 面試題 17.12. BiNode
- 0001. 兩數之和
- 0020. 有效的括號
- 0021. 合并兩個有序鏈表
- 0026. 刪除排序數組中的重復項
- 0053. 最大子序和
- 0088. 合并兩個有序數組
- 0101. 對稱二叉樹
- 0104. 二叉樹的最大深度
- 0108. 將有序數組轉換為二叉搜索樹
- 0121. 買賣股票的最佳時機
- 0122. 買賣股票的最佳時機 II
- 0125. 驗證回文串
- 0136. 只出現一次的數字
- 0155. 最小棧
- 0167. 兩數之和 II * 輸入有序數組
- 0169. 多數元素
- 0172. 階乘后的零
- 0190. 顛倒二進制位
- 0191. 位1的個數
- 0198. 打家劫舍
- 0203. 移除鏈表元素
- 0206. 反轉鏈表
- 0219. 存在重復元素 II
- 0226. 翻轉二叉樹
- 0232. 用棧實現隊列
- 0263. 丑數
- 0283. 移動零
- 0342. 4的冪
- 0349. 兩個數組的交集
- 0371. 兩整數之和
- 0437. 路徑總和 III
- 0455. 分發餅干
- 0575. 分糖果
- 0874. 模擬行走機器人
- 1260. 二維網格遷移
- 1332. 刪除回文子序列
- 第五章 - 高頻考題(中等)
- 0002. 兩數相加
- 0003. 無重復字符的最長子串
- 0005. 最長回文子串
- 0011. 盛最多水的容器
- 0015. 三數之和
- 0017. 電話號碼的字母組合
- 0019. 刪除鏈表的倒數第N個節點
- 0022. 括號生成
- 0024. 兩兩交換鏈表中的節點
- 0029. 兩數相除
- 0031. 下一個排列
- 0033. 搜索旋轉排序數組
- 0039. 組合總和
- 0040. 組合總和 II
- 0046. 全排列
- 0047. 全排列 II
- 0048. 旋轉圖像
- 0049. 字母異位詞分組
- 0050. Pow(x, n)
- 0055. 跳躍游戲
- 0056. 合并區間
- 0060. 第k個排列
- 0062. 不同路徑
- 0073. 矩陣置零
- 0075. 顏色分類
- 0078. 子集
- 0079. 單詞搜索
- 0080. 刪除排序數組中的重復項 II
- 0086. 分隔鏈表
- 0090. 子集 II
- 0091. 解碼方法
- 0092. 反轉鏈表 II
- 0094. 二叉樹的中序遍歷
- 0095. 不同的二叉搜索樹 II
- 0096. 不同的二叉搜索樹
- 0098. 驗證二叉搜索樹
- 0102. 二叉樹的層序遍歷
- 0103. 二叉樹的鋸齒形層次遍歷
- 105. 從前序與中序遍歷序列構造二叉樹
- 0113. 路徑總和 II
- 0129. 求根到葉子節點數字之和
- 0130. 被圍繞的區域
- 0131. 分割回文串
- 0139. 單詞拆分
- 0144. 二叉樹的前序遍歷
- 0150. 逆波蘭表達式求值
- 0152. 乘積最大子數組
- 0199. 二叉樹的右視圖
- 0200. 島嶼數量
- 0201. 數字范圍按位與
- 0208. 實現 Trie (前綴樹)
- 0209. 長度最小的子數組
- 0211. 添加與搜索單詞 * 數據結構設計
- 0215. 數組中的第K個最大元素
- 0221. 最大正方形
- 0229. 求眾數 II
- 0230. 二叉搜索樹中第K小的元素
- 0236. 二叉樹的最近公共祖先
- 0238. 除自身以外數組的乘積
- 0240. 搜索二維矩陣 II
- 0279. 完全平方數
- 0309. 最佳買賣股票時機含冷凍期
- 0322. 零錢兌換
- 0328. 奇偶鏈表
- 0334. 遞增的三元子序列
- 0337. 打家劫舍 III
- 0343. 整數拆分
- 0365. 水壺問題
- 0378. 有序矩陣中第K小的元素
- 0380. 常數時間插入、刪除和獲取隨機元素
- 0416. 分割等和子集
- 0445. 兩數相加 II
- 0454. 四數相加 II
- 0494. 目標和
- 0516. 最長回文子序列
- 0518. 零錢兌換 II
- 0547. 朋友圈
- 0560. 和為K的子數組
- 0609. 在系統中查找重復文件
- 0611. 有效三角形的個數
- 0718. 最長重復子數組
- 0754. 到達終點數字
- 0785. 判斷二分圖
- 0820. 單詞的壓縮編碼
- 0875. 愛吃香蕉的珂珂
- 0877. 石子游戲
- 0886. 可能的二分法
- 0900. RLE 迭代器
- 0912. 排序數組
- 0935. 騎士撥號器
- 1011. 在 D 天內送達包裹的能力
- 1014. 最佳觀光組合
- 1015. 可被 K 整除的最小整數
- 1019. 鏈表中的下一個更大節點
- 1020. 飛地的數量
- 1023. 駝峰式匹配
- 1031. 兩個非重疊子數組的最大和
- 1104. 二叉樹尋路
- 1131.絕對值表達式的最大值
- 1186. 刪除一次得到子數組最大和
- 1218. 最長定差子序列
- 1227. 飛機座位分配概率
- 1261. 在受污染的二叉樹中查找元素
- 1262. 可被三整除的最大和
- 1297. 子串的最大出現次數
- 1310. 子數組異或查詢
- 1334. 閾值距離內鄰居最少的城市
- 1371.每個元音包含偶數次的最長子字符串
- 第六章 - 高頻考題(困難)
- 0004. 尋找兩個正序數組的中位數
- 0023. 合并K個升序鏈表
- 0025. K 個一組翻轉鏈表
- 0030. 串聯所有單詞的子串
- 0032. 最長有效括號
- 0042. 接雨水
- 0052. N皇后 II
- 0084. 柱狀圖中最大的矩形
- 0085. 最大矩形
- 0124. 二叉樹中的最大路徑和
- 0128. 最長連續序列
- 0145. 二叉樹的后序遍歷
- 0212. 單詞搜索 II
- 0239. 滑動窗口最大值
- 0295. 數據流的中位數
- 0301. 刪除無效的括號
- 0312. 戳氣球
- 0335. 路徑交叉
- 0460. LFU緩存
- 0472. 連接詞
- 0488. 祖瑪游戲
- 0493. 翻轉對
- 0887. 雞蛋掉落
- 0895. 最大頻率棧
- 1032. 字符流
- 1168. 水資源分配優化
- 1449. 數位成本和為目標值的最大數字
- 后序