作为一名程序员，遇到这样的情况，真的让人心情复杂。裁员不给交接时间，直接让你走人，心里难受不说，工作上的东西也没法好好交接。
明明有些项目和代码还没完全梳理清楚，结果人家就直接让你走了。
然后问题来了，离职后，前同事和领导还开始反复给你发微信，电话，甚至叫你拉群、开会讨论问题。就挺。。。关我啥事~
我觉得，面对这种情况，直接拉黑倒是一个极端的解决办法，但我更建议做个平衡点的处理：如果真是自己能解决的小问题，随便帮忙一下，大家也都理解，但如果是反复不断、无理要求，那就要学会说不了。
毕竟，自己已经跳出那个坑了，不能再让别人拉着你往回走。
算法题：零钱兑换
今天我们来聊一个经典的算法问题：零钱兑换。
问题的背景是这样的：
给定不同面额的硬币和一个总金额，找出能够凑成这个金额的最小硬币数。你可以认为每个硬币的数量是无限的。说白了，就是给你若干面额的硬币，要求你用尽量少的硬币数去凑出一个指定的金额。
想象一下，如果你有3种硬币，分别是1元、2元和5元，目标金额是11元。用最少的硬币数量凑出11元应该是怎样的呢？答案显然是：1元×1 + 2元×1 + 5元×2，共使用3个硬币。
那么，问题来了，这个问题怎么用程序来解决？我们可以使用动态规划（DP）来解决它。首先，动态规划是一个非常典型的分治思想的应用，特别适合用来解决“最优解”类型的问题。
接下来，直接看代码实现吧：
def coinChange(coins, amount):
# 初始化dp数组，dp[i]表示凑成金额i所需的最小硬币数
dp = [float('inf')] * (amount + 1)
dp[0] = 0 # 凑成金额0不需要硬币，硬币数是0
# 遍历每个金额
for i in range(1, amount + 1):
for coin in coins:
if i - coin >= 0:
dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1
这个代码的核心思想是，定义一个dp数组，dp[i]表示凑成金额i所需的最小硬币数。然后，我们通过每种硬币面额来更新dp数组。如果用某种硬币能凑出更少的硬币数，就更新dp[i]。
解释一下这个代码的工作原理：
-
初始化
dp数组，大小是amount + 1，因为金额从0到amount都有可能。初始值设置为无穷大，表示无法用某些硬币组合成这个金额。 -
dp[0]设为0，因为凑成金额0不需要任何硬币。 -
然后，遍历每个金额
i，对于每种硬币面额coin，判断当前金额i能否通过减去硬币coin得到一个已经计算过的金额。若是，可以更新dp[i]的值为更小的硬币数。 -
最后返回
dp[amount]，如果它依然是无穷大，说明无法凑出该金额，返回-1。
举个例子：假设coins = [1, 2, 5]，amount = 11，执行完上面的代码后，dp[11]的值会是3，表示最少需要3个硬币（如：5+5+1）。
动态规划的时间复杂度分析：
这个算法的时间复杂度是O(amount * len(coins))，因为对于每一个金额，我们都要遍历一次所有的硬币面额。如果金额amount很大，硬币面额很多，可能会导致计算量稍大，但总体来说这个算法效率还算可以。
通过这个例子，我们还可以看到，使用动态规划需要有一个很清晰的“状态”定义，这样才能通过状态转移公式一步步逼近目标。而且，像我这种“懒程序员”在编程时，越是能找到有效的优化路径，就越能提高自己的效率。动态规划正是通过记录中间结果避免了重复计算，简化了问题。
总之，这道零钱兑换的问题，看似简单，实则包含了很多编程中的精髓。它让我更加理解了“动态规划”这个思想背后的力量——把问题分解，再把小问题逐步解决，最终达到最优解。
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