Java 对DP解决方案的硬币兑换理解

我有一个练习：

您将获得不同面额的硬币和总金额。请编写一个函数来计算您需要的最少数量的硬币，以弥补该金额。如果硬币的任何组合都无法弥补该金额，请返回-1

例1：

我还在谷歌上搜索了这样一个解决方案：

public class Solution {
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int dp[] = new int[amount + 1];
        final int INF = 0x7ffffffe;
        for (int i = 1; i <= amount; i++) dp[i] = INF;
        for (int i = 0; i <= amount; i++) {
            for (int j = 0; j < coins.length; j++) {
                if (i + coins[j] <= amount)
                    dp[i + coins[j]] = Math.min(dp[i + coins[j]], dp[i] + 1);
            }
        }
        return dp[amount] == INF ? -1 : dp[amount];
    }
}

公共类解决方案{
公共整数硬币兑换（整数[]硬币，整数金额）{
int dp[]=新int[金额+1]；
最终int INF=0x7ffffffe；
对于（int i=1；i好的，那么让我们首先看看代码在做什么，它在使用什么。DP用于存储某个值所需的硬币数量。它是按顺序进行的，以获得某个值所需的硬币数量只是“DP的值项”。但是，我们如何获得按顺序排列的金额列表呢

他使用内部for循环对所有硬币进行测试，试图将硬币的价值添加到当前值（i）中。如果该值小于目标值，他将为其指定一个值

dp[i + coins[j]] = (...)

正如我们所知，我们的列表是按值排序的，我们将得到我们需要更改的条目的值，取当前条目的值（i）加上当前硬币的值（硬币[j]）。这是它的左边部分

现在来看正确的部分：您正在寻找尽可能小的数量，所以您使用Math.Min来获取n个参数中的较小值，在这种情况下为2个。第一个参数是我们将要覆盖的值。如果我们已经找到了一种表示值的非常好的方法，为什么要覆盖它？我们可能会意外地杀死它，因此我们确保只会这样做因此，如果我们找到了一个不比我们得到的更好的解决方案，第二个参数就是我们需要得到当前值+1的硬币数量

(...) = Math.min(dp[i + coins[j]], dp[i] + 1);

如果您尚未完全理解，请随时询问更多详细信息：）
你了解
dp
数组存储的内容吗？如果你了解这一点，算法就相当简单了。你的导师希望你从头开始编写解决方案，而不是通过谷歌搜索解决方案。这样你可能会学到一些东西。这让我感到沮丧，因为这个问题获得了4票。Thx！所以在大多数情况下，“dp[i]+1”将是“dp[i+硬币[j]]的价值”？因此，如果我理解正确，该程序实际上列出了价值低于金额的硬币组合的所有可能性？是的，它将首先计算所有可能的值及其最佳解决方案，以最终找到适合您的价值的最佳解决方案。这被称为贪婪算法，效率非常低。意外地按enter twice，所以另一个评论是。“dpi[i]+1”和dpi[i+硬币[j]]”不需要相同。它只是检查这两种方法中的更好的一种。可能是您已经找到了一种好方法，并且您不想失去该值，所以您可以选择这两种方法中的更好的一种：）回答得好！谢谢！
(...) = Math.min(dp[i + coins[j]], dp[i] + 1);