动态规划之背包问题中如何确定遍历顺序的问题-组合or排列?

关于如何确定遍历顺序

322. 零钱兑换中,本题求钱币最小个数,那么钱币有顺序和没有顺序都可以,都不影响钱币的最小个数

所以本题并不强调集合是组合还是排列。

如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包

如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品

在动态规划专题我们讲过了求组合数是动态规划:518.零钱兑换II (opens new window),求排列数是动态规划:377. 组合总和 Ⅳ (opens new window)。

所以本题的两个for循环的关系是:外层for循环遍历物品,内层for遍历背包或者外层for遍历背包,内层for循环遍历物品都是可以的!

那么我采用coins放在外循环,target在内循环的方式。

本题钱币数量可以无限使用,那么是完全背包。所以遍历的内循环是正序

综上所述,遍历顺序为:coins(物品)放在外循环,target(背包)在内循环。且内循环正序。

求组合数

例题:518.零钱兑换II

这是一道典型的背包问题,一看到钱币数量不限,就知道这是一个完全背包。

但本题和纯完全背包不一样,纯完全背包是凑成背包最大价值是多少,而本题是要求凑成总金额的物品组合个数!

注意题目描述中是凑成总金额的硬币组合数,为什么强调是组合数呢?

例如示例一:

5 = 2 + 2 + 1

5 = 2 + 1 + 2

这是一种组合,都是 2 2 1。

如果问的是排列数,那么上面就是两种排列了。

组合不强调元素之间的顺序,排列强调元素之间的顺序。 其实这一点我们在讲解回溯算法专题的时候就讲过了哈。

那我为什么要介绍这些呢,因为这和下文讲解遍历顺序息息相关!

  1. 确定遍历顺序

本题中我们是外层for循环遍历物品(钱币),内层for遍历背包(金钱总额),还是外层for遍历背包(金钱总额),内层for循环遍历物品(钱币)呢?

我在动态规划:关于完全背包,你该了解这些! (opens new window)中讲解了完全背包的两个for循环的先后顺序都是可以的。

但本题就不行了!

因为纯完全背包求得装满背包的最大价值是多少,和凑成总和的元素有没有顺序没关系,即:有顺序也行,没有顺序也行!

而本题要求凑成总和的组合数,元素之间明确要求没有顺序。

所以纯完全背包是能凑成总和就行,不用管怎么凑的。

本题是求凑出来的方案个数,且每个方案个数是为组合数。

那么本题,两个for循环的先后顺序可就有说法了。

我们先来看 外层for循环遍历物品(钱币),内层for遍历背包(金钱总额)的情况。

代码如下:

for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
    for (int j = coins[i]; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量
        dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}

假设:coins[0] = 1,coins[1] = 5。

那么就是先把1加入计算,然后再把5加入计算,得到的方法数量只有{1, 5}这种情况。而不会出现{5, 1}的情况。

所以这种遍历顺序中dp[j]里计算的是组合数!

如果把两个for交换顺序,代码如下:

for (int j = 0; j <= amount; j++) { // 遍历背包容量
    for (int i = 0; i < coins.size(); i++) { // 遍历物品
        if (j - coins[i] >= 0) dp[j] += dp[j - coins[i]];
    }
}

背包容量的每一个值,都是经过 1 和 5 的计算,包含了{1, 5} 和 {5, 1}两种情况。

此时dp[j]里算出来的就是排列数!

可能这里很多同学还不是很理解,建议动手把这两种方案的dp数组数值变化打印出来,对比看一看!(实践出真知)

      2.举例推导dp数组

输入: amount = 5, coins = [1, 2, 5] ,dp状态图如下:

 求排列数

例题:377. 组合总和 Ⅳ

本题题目描述说是求组合,但又说是可以元素相同顺序不同的组合算两个组合,其实就是求排列!

弄清什么是组合,什么是排列很重要。

组合不强调顺序,(1,5)和(5,1)是同一个组合。

排列强调顺序,(1,5)和(5,1)是两个不同的排列。

但其本质是本题求的是排列总和,而且仅仅是求排列总和的个数,并不是把所有的排列都列出来。

如果本题要把排列都列出来的话,只能使用回溯算法爆搜

  1. 确定遍历顺序

个数可以不限使用,说明这是一个完全背包。

得到的集合是排列,说明需要考虑元素之间的顺序。

本题要求的是排列,那么这个for循环嵌套的顺序可以有说法了。

如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包

如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品

如果把遍历nums(物品)放在外循环,遍历target的作为内循环的话,举一个例子:计算dp[4]的时候,结果集只有 {1,3} 这样的集合,不会有{3,1}这样的集合,因为nums遍历放在外层,3只能出现在1后面!

所以本题遍历顺序最终遍历顺序:target(背包)放在外循环,将nums(物品)放在内循环,内循环从前到后遍历

2.举例来推导dp数组

class Solution {
    public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
        // 初始化dp数组,dp[i]表示目标和为i的所有组合数
        int[] dp = new int[target + 1];
        
        // 目标和为0时只有一种情况,即不选择任何元素
        dp[0] = 1;
        
        // 遍历每个从0到target的值
        for (int i = 0; i <= target; i++) { //遍历背包
            // 对于每个值i,遍历数组中的每个数
            for (int j = 0; j < nums.length; j++) { //遍历物品
                // 如果当前值i大于等于数组中的数nums[j]
                if (i >= nums[j]) { //背包容量大于物品重量
                    // 将dp[i - nums[j]]的值加到dp[i]中
                    // 这意味着通过添加nums[j]到组合中,我们找到了新的组合数
                    //dp[i] += dp[i - nums[j]];
                    dp[i] = dp[i] + dp[i - nums[j]]; 
                }
            }
        }
        // 返回dp[target],即目标和为target的所有组合数
        return dp[target];
    }
}
  • 时间复杂度: O(target * n),其中 n 为 nums 的长度
  • 空间复杂度: O(target)

C++测试用例有两个数相加超过int的数据,所以需要在if里加上dp[i] < INT_MAX - dp[i - num]。

但java就不用考虑这个限制,java里的int也是四个字节吧,也有可能leetcode后台对不同语言的测试数据不一样。

总结

细心的同学看网上的题解,可能看一篇是遍历背包的for循环放外面,看一篇又是遍历背包的for循环放里面,看多了都看晕了,到底两个for循环应该是什么先后关系。

能把遍历顺序讲明白的文章几乎找不到!

这也是大多数同学学习动态规划的苦恼所在,有的时候递推公式很简单,难在遍历顺序上!

但最终又可以稀里糊涂的把题目过了,也不知道为什么这样可以过,反正就是过了。

那么这篇文章就把遍历顺序分析的清清楚楚。

动态规划:518.零钱兑换II (opens new window)中求的是组合数,动态规划:377. 组合总和 Ⅳ (opens new window)中求的是排列数。

而本题是要求最少硬币数量,硬币是组合数还是排列数都无所谓!所以两个for循环先后顺序怎样都可以!

这也是我为什么要先讲518.零钱兑换II 然后再讲本题即:322.零钱兑换,这是Carl的良苦用心那。

相信大家看完之后,对背包问题中的遍历顺序有更深的理解了。

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