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hello-algo/codes/kotlin/chapter_dynamic_programming/coin_change.kt

73 lines
2.0 KiB

/**
* File: coin_change.kt
* Created Time: 2024-01-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_dynamic_programming
import java.util.*
import kotlin.math.min
/* 零钱兑换:动态规划 */
fun coinChangeDP(coins: IntArray, amt: Int): Int {
val n = coins.size
val MAX = amt + 1
// 初始化 dp 表
val dp = Array(n + 1) { IntArray(amt + 1) }
// 状态转移:首行首列
for (a in 1..amt) {
dp[0][a] = MAX
}
// 状态转移:其余行和列
for (i in 1..n) {
for (a in 1..amt) {
if (coins[i - 1] > a) {
// 若超过目标金额,则不选硬币 i
dp[i][a] = dp[i - 1][a]
} else {
// 不选和选硬币 i 这两种方案的较小值
dp[i][a] = min(dp[i - 1][a].toDouble(), (dp[i][a - coins[i - 1]] + 1).toDouble())
.toInt()
}
}
}
return if (dp[n][amt] != MAX) dp[n][amt] else -1
}
/* 零钱兑换:空间优化后的动态规划 */
fun coinChangeDPComp(coins: IntArray, amt: Int): Int {
val n = coins.size
val MAX = amt + 1
// 初始化 dp 表
val dp = IntArray(amt + 1)
Arrays.fill(dp, MAX)
dp[0] = 0
// 状态转移
for (i in 1..n) {
for (a in 1..amt) {
if (coins[i - 1] > a) {
// 若超过目标金额,则不选硬币 i
dp[a] = dp[a]
} else {
// 不选和选硬币 i 这两种方案的较小值
dp[a] = min(dp[a].toDouble(), (dp[a - coins[i - 1]] + 1).toDouble()).toInt()
}
}
}
return if (dp[amt] != MAX) dp[amt] else -1
}
/* Driver Code */
fun main() {
val coins = intArrayOf(1, 2, 5)
val amt = 4
// 动态规划
var res = coinChangeDP(coins, amt)
println("凑到目标金额所需的最少硬币数量为 $res")
// 空间优化后的动态规划
res = coinChangeDPComp(coins, amt)
println("凑到目标金额所需的最少硬币数量为 $res")
}