思路：

这题和之前做的不大一样，之前的动态规划转化成背包问题一般都是求能放入的最大重量，这个是求组合数。

求组合数的状态转移方程之前在1和0提到过：

dp[j]+=dp[j-nums[]i];

这里重点分析一下遍历顺序：

这段代码里面是先遍历了物品在遍历背包容量。

在完全背包问题里面，如果是求最大重量的话，那么这两个遍历顺序是无所谓的。但是这里求的是组合数，因此遍历顺序会影响求解。

首先区分一下组合数和排列数：

组合数内部的顺序不影响答案，排序数内部的数字的顺序也可以构成不同答案。

那么对于这个二重循环：

如果先遍历物品，可以理解为把每个物品分别放到不同容量的背包里面试试，看看能不能装下。这里其实放入的顺序已经定了

如果先遍历背包容量，可以看作是对于每一种背包容量，依次把每个物品放进去试试，而因为当前背包容量与之前背包的状态有关，那么这个步骤我觉得可以看作就是对数的一个排列，顺序不同也会影响到结果

class Solution {
public:
    int change(int amount, vector<int>& coins) {
        vector<int>dp(6000,0);
        dp[0]=1;
        for(int i=0;i<coins.size();i++){
            for(int j=0;j<=amount;j++){
                if(j>=coins[i])
                    dp[j]+=dp[j-coins[i]];
            }
        }
        return dp[amount];
    }
};