给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回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 。你可以认为每种硬币的数量是无限的。 示例 1：输入：coins=[1,2,5],amount=11

题目：给你一个整数数组coins,表示不同面额的硬币；以及一个整数amount,表示总金额。计算并返回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。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],amount=11输出：3解释：11=5+5+1思

这里是12.24随笔题目留档：给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回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。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],a

更多算法题的题解见：算法刷题题解汇总（持续更新中）一、问题背景小C有多种不同面值的硬币，每种硬币的数量是无限的。他希望知道，如何使用最少数量的硬币，凑出给定的总金额N。小C对硬币的组合方式很感兴趣，但他更希望在满足总金额的同时，使用的硬币数量尽可能少。例如：小C有三种硬币

1leetcode322.零钱兑换题目链接：322.零钱兑换-力扣（LeetCode）文章链接：代码随想录视频链接：动态规划之完全背包，装满背包最少的物品件数是多少？|LeetCode：322.零钱兑换哔哩哔哩bilibili思路：感觉跟之前的方法思路差不多，就是对dp初始化的时候，我开始弄错了，应该初始成无限大，对dp[

题意有\(n=x+y+z\)个人，每个人有\(x_i\)个金币，\(y_i\)个银币，\(z_i\)个铜币，你需要选择\(x\)个人获得其金币，\(y\)个人获得其银币，\(z\)个人获得其铜币，求获得币数量的最大值。\(n\le10^5\)分析不妨先钦定所有人都选金币，然后令\(a_i=y_i-x_i,b_i=z_i-x_i\)分别表示将这

1leetcode322.零钱兑换题目链接：322.零钱兑换-力扣（LeetCode）文章链接：代码随想录视频链接：动态规划之完全背包，装满背包最少的物品件数是多少？|LeetCode：322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili思路：感觉跟之前的方法思路差不多，就是对dp初始化的时候，我开始弄错了，应该初始成无限大，对dp[0

2024-12-01：单面值组合的第K小金额。用go语言，给定一个整数数组coins，表示不同面值的硬币，同时给出一个整数k。你可以使用任意数量的这些硬币，但不能将不同面值的硬币组合在一起。请返回可以用这些硬币构成的第k个最小金额。1<=coins.length<=15。1<=coins[i]<=2

GoogleSearchConsole（GSC）提供了丰富的SEO相关数据，以下是一些具体可以提供的数据类型：展示次数和点击次数：GSC提供了关于网站在搜索结果中出现次数（展示次数）和用户点击到网站的链接次数（点击次数）的数据。索引情况：GSC允许网站所有者监控网站的索引状态，包括哪些页面被索引以及哪些未

以下是Python中I/O操作的一些示例：一、文件输入输出写入文件：#打开文件以写入模式，如果文件不存在则创建withopen('output.txt','w')asf:f.write('Hello,world!')读取文件：#打开文件以读取模式withopen('input.txt','r')asf:content=f.read

参考文档：1.BatchBatchBatch.PDF参考文档：2.DrawCall，Batches，SetPasscalls是什么？原理？【匠】DrawCall(绘制调用)是什么DrawCall就是CPU调用图像编程接口，比如DirectX的DrawPrimitive/DrawIndexedPrimitive，OpenGL的glDrawElement/glDrawArrays，以命令GPU进行渲染的操作

装配线调度题解初始化：F[1][1]=e1+a1,1F[2][1]=e2+a2,1对于第i个装配站（3<=i<=n），我们可以考虑两种情况：在第1条装配线上完成第i个装配站的最短总时间：F[1][i]=min(F[1][i-1]+a1,i,F[2][i-1]+a1,i+t2,i-1)在第2条装配线上完成第i个装配站的最短总时间：F[2][

【算法】动态规划：从斐波那契数列到背包问题文章目录【算法】动态规划：从斐波那契数列到背包问题1.斐波那契数列2.爬楼梯3.零钱转换Python代码4.零钱兑换II5.组合数dp和排列数dp6.为什么动态规划的核心思想计算组合数的正确方法代码实现为什么先遍历硬币再遍历金额可以

322.零钱兑换思路：每种硬币的数量是无限的，是典型的完全背包问题。但是题目要求等于目标值的最小硬币个数。所以这里需要对动规五部曲进行分析。动规五部曲：1、确定dp数组以及下标的含义dp[j]：凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]2、确定递推公式凑足总额为j-coins[i

数据中台和数据飞轮并非对立的，相反，数据飞轮可以说是数据中台的理论升级的思想，对于很多企业来讲，建设数据中台不是本质目的，如何想要让数据真正被用起来，与业务产生紧密的关联才是数据中台的关键，数据是一切AI智能化的基础，如果不能将公司业务和经营建立在数据之上，就意味着无法参与到现在

1.贪心是什么贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好的策略。虽然这种策略并不保证一定能得到全局最优解，但在许多情况下，它能提供近似最优解，而且计算效率高。贪心算法通常适用于那些具有“最优

//经典多重背包动态规划题#include<iostream>#include<cstring>usingnamespacestd;constintN=1e5+10;intused[N];intf[N],a[N],c[N];intn,m;intmain(){  while(cin>>n>>m&&(n||m))  {    memset(f,0,sizeoff);f[0]

题意给定\(N\timesM\)的网格，给定\(K\)个二元组\((x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_K,y_K)\)，求从\((1,1)\)到\((N,M)\)只向右或向下走最多可以经过多少个给定的方格，并给出一种方案。赛时不会赛后由于只能向右或向下走，因此当前所处位置\((nowx,nowy)\)中，\(

题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc369/tasks/abc369_f题目大意：在一个\(H\timesW\)的二维迷宫中有\(N\)枚硬币，其中第\(i\)枚硬币在\((R_i,C_i)\)（本题中，我们用\((r,c)\)表示二维迷宫中从上到下第\(r\)行从左到右第\(c\)列的那个格子）。你一开始在迷宫的左