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# 完全背包问题
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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在本节中,我们先求解另一个常见的背包问题:完全背包,再了解它的一种特例:零钱兑换。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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## 完全背包
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!!! question
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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给定 $n$ 个物品,第 $i$ 个物品的重量为 $wgt[i-1]$、价值为 $val[i-1]$ ,和一个容量为 $cap$ 的背包。**每个物品可以重复选取**,问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。示例如下图所示。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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![完全背包问题的示例数据](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_example.png)
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2023-08-20 13:37:49 +08:00
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### 动态规划思路
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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完全背包问题和 0-1 背包问题非常相似,**区别仅在于不限制物品的选择次数**。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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- 在 0-1 背包问题中,每种物品只有一个,因此将物品 $i$ 放入背包后,只能从前 $i-1$ 个物品中选择。
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- 在完全背包问题中,每种物品的数量是无限的,因此将物品 $i$ 放入背包后,**仍可以从前 $i$ 个物品中选择**。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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在完全背包问题的规定下,状态 $[i, c]$ 的变化分为两种情况。
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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- **不放入物品 $i$** :与 0-1 背包问题相同,转移至 $[i-1, c]$ 。
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- **放入物品 $i$** :与 0-1 背包问题不同,转移至 $[i, c-wgt[i-1]]$ 。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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从而状态转移方程变为:
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$$
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dp[i, c] = \max(dp[i-1, c], dp[i, c - wgt[i-1]] + val[i-1])
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$$
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2023-07-21 21:54:51 +08:00
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### 代码实现
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对比两道题目的代码,状态转移中有一处从 $i-1$ 变为 $i$ ,其余完全一致:
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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[file]{unbounded_knapsack}-[class]{}-[func]{unbounded_knapsack_dp}
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```
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-08-27 00:50:18 +08:00
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### 空间优化
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2023-07-21 21:54:51 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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由于当前状态是从左边和上边的状态转移而来的,**因此空间优化后应该对 $dp$ 表中的每一行进行正序遍历**。
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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2023-08-21 19:33:45 +08:00
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这个遍历顺序与 0-1 背包正好相反。请借助下图来理解两者的区别。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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=== "<1>"
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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![完全背包问题在空间优化后的动态规划过程](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step1.png)
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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=== "<2>"
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![unbounded_knapsack_dp_comp_step2](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step2.png)
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=== "<3>"
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![unbounded_knapsack_dp_comp_step3](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step3.png)
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=== "<4>"
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![unbounded_knapsack_dp_comp_step4](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step4.png)
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=== "<5>"
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![unbounded_knapsack_dp_comp_step5](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step5.png)
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=== "<6>"
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![unbounded_knapsack_dp_comp_step6](unbounded_knapsack_problem.assets/unbounded_knapsack_dp_comp_step6.png)
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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代码实现比较简单,仅需将数组 `dp` 的第一维删除:
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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[file]{unbounded_knapsack}-[class]{}-[func]{unbounded_knapsack_dp_comp}
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```
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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## 零钱兑换问题
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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背包问题是一大类动态规划问题的代表,其拥有很多变种,例如零钱兑换问题。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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!!! question
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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给定 $n$ 种硬币,第 $i$ 种硬币的面值为 $coins[i - 1]$ ,目标金额为 $amt$ ,**每种硬币可以重复选取**,问能够凑出目标金额的最少硬币数量。如果无法凑出目标金额,则返回 $-1$ 。示例如下图所示。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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![零钱兑换问题的示例数据](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_example.png)
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2023-08-20 13:37:49 +08:00
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### 动态规划思路
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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**零钱兑换可以看作完全背包问题的一种特殊情况**,两者具有以下联系与不同点。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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- 两道题可以相互转换,“物品”对应“硬币”、“物品重量”对应“硬币面值”、“背包容量”对应“目标金额”。
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- 优化目标相反,完全背包问题是要最大化物品价值,零钱兑换问题是要最小化硬币数量。
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- 完全背包问题是求“不超过”背包容量下的解,零钱兑换是求“恰好”凑到目标金额的解。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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**第一步:思考每轮的决策,定义状态,从而得到 $dp$ 表**
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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状态 $[i, a]$ 对应的子问题为:**前 $i$ 种硬币能够凑出金额 $a$ 的最少硬币数量**,记为 $dp[i, a]$ 。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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二维 $dp$ 表的尺寸为 $(n+1) \times (amt+1)$ 。
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**第二步:找出最优子结构,进而推导出状态转移方程**
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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本题与完全背包问题的状态转移方程存在以下两点差异。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-07-26 08:59:36 +08:00
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- 本题要求最小值,因此需将运算符 $\max()$ 更改为 $\min()$ 。
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- 优化主体是硬币数量而非商品价值,因此在选中硬币时执行 $+1$ 即可。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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$$
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dp[i, a] = \min(dp[i-1, a], dp[i, a - coins[i-1]] + 1)
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$$
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**第三步:确定边界条件和状态转移顺序**
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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当目标金额为 $0$ 时,凑出它的最少硬币数量为 $0$ ,即首列所有 $dp[i, 0]$ 都等于 $0$ 。
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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当无硬币时,**无法凑出任意 $> 0$ 的目标金额**,即是无效解。为使状态转移方程中的 $\min()$ 函数能够识别并过滤无效解,我们考虑使用 $+ \infty$ 来表示它们,即令首行所有 $dp[0, a]$ 都等于 $+ \infty$ 。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-07-21 21:54:51 +08:00
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### 代码实现
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2023-07-26 03:15:49 +08:00
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大多数编程语言并未提供 $+ \infty$ 变量,只能使用整型 `int` 的最大值来代替。而这又会导致大数越界:状态转移方程中的 $+ 1$ 操作可能发生溢出。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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为此,我们采用数字 $amt + 1$ 来表示无效解,因为凑出 $amt$ 的硬币数量最多为 $amt$ 。最后返回前,判断 $dp[n, amt]$ 是否等于 $amt + 1$ ,若是则返回 $-1$ ,代表无法凑出目标金额。代码如下所示:
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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[file]{coin_change}-[class]{}-[func]{coin_change_dp}
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```
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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下图展示了零钱兑换的动态规划过程,和完全背包问题非常相似。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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=== "<1>"
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2023-07-12 03:52:33 +08:00
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![零钱兑换问题的动态规划过程](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step1.png)
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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=== "<2>"
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![coin_change_dp_step2](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step2.png)
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=== "<3>"
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![coin_change_dp_step3](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step3.png)
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=== "<4>"
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![coin_change_dp_step4](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step4.png)
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=== "<5>"
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![coin_change_dp_step5](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step5.png)
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=== "<6>"
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![coin_change_dp_step6](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step6.png)
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=== "<7>"
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![coin_change_dp_step7](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step7.png)
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=== "<8>"
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![coin_change_dp_step8](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step8.png)
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=== "<9>"
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![coin_change_dp_step9](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step9.png)
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=== "<10>"
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![coin_change_dp_step10](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step10.png)
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=== "<11>"
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![coin_change_dp_step11](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step11.png)
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=== "<12>"
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![coin_change_dp_step12](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step12.png)
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=== "<13>"
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![coin_change_dp_step13](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step13.png)
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=== "<14>"
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![coin_change_dp_step14](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step14.png)
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=== "<15>"
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![coin_change_dp_step15](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_dp_step15.png)
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2023-08-27 00:50:18 +08:00
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### 空间优化
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2023-07-21 21:54:51 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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零钱兑换的空间优化的处理方式和完全背包问题一致:
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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[file]{coin_change}-[class]{}-[func]{coin_change_dp_comp}
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```
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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## 零钱兑换问题 II
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!!! question
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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给定 $n$ 种硬币,第 $i$ 种硬币的面值为 $coins[i - 1]$ ,目标金额为 $amt$ ,每种硬币可以重复选取,**问凑出目标金额的硬币组合数量**。示例如下图所示。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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![零钱兑换问题 II 的示例数据](unbounded_knapsack_problem.assets/coin_change_ii_example.png)
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2023-08-20 13:37:49 +08:00
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### 动态规划思路
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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相比于上一题,本题目标是求组合数量,因此子问题变为:**前 $i$ 种硬币能够凑出金额 $a$ 的组合数量**。而 $dp$ 表仍然是尺寸为 $(n+1) \times (amt + 1)$ 的二维矩阵。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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当前状态的组合数量等于不选当前硬币与选当前硬币这两种决策的组合数量之和。状态转移方程为:
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$$
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dp[i, a] = dp[i-1, a] + dp[i, a - coins[i-1]]
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$$
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2023-08-20 14:51:39 +08:00
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当目标金额为 $0$ 时,无须选择任何硬币即可凑出目标金额,因此应将首列所有 $dp[i, 0]$ 都初始化为 $1$ 。当无硬币时,无法凑出任何 $>0$ 的目标金额,因此首行所有 $dp[0, a]$ 都等于 $0$ 。
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-07-21 21:54:51 +08:00
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### 代码实现
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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[file]{coin_change_ii}-[class]{}-[func]{coin_change_ii_dp}
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```
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-09-04 03:19:08 +08:00
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### 空间优化
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-12-02 06:21:34 +08:00
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空间优化处理方式相同,删除硬币维度即可:
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2023-07-11 19:22:41 +08:00
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2023-10-17 01:06:00 +08:00
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```src
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