Python 在变革问题上传递重大论据

我对改变算法有问题
我的函数coin_change_解决方案适用于小数字。 例如，如果我们将[1,10,25]作为硬币传递，将32作为S（我们想要得到的零钱）传递，它将返回[10,10,10,1,1]。当我想传递更大的数字时，问题就出现了，因为我想对美分进行运算，而不是对美元进行运算，这样我就有了定点算术（这是必须的，因为以后对浮点算术进行运算不是个好主意）
因此，当我传递一个数组，其中所有面额以美分[1,5,10,25,501002005001000100005000]和50000为单位时，我的编译器停止，并且不显示任何结果

你知道我应该怎么做才能使算法具有高效率，并且可以用美分传递所有的名词吗

def硬币更换解决方案（硬币）：
#创建一个S x N表格以备备忘
N=蓝（硬币）
sols=[[]对于范围内的n（n+1）]对于范围内的s（s+1）]
对于范围（0，n+1）内的n：
sols[0][n]。追加（[]）
#使用自底向上动态规划填充表格
对于范围（1，s+1）内的s：
对于范围（1，n+1）内的n：
无_last=sols[s][n-1]
if（coins[n-1]不是您的查询的解决方案，而是一个空间更小的更好的解决方案：

dp = [0] + [float('inf') for i in range(S)]
for i in range(1, S+1):
    for coin in coins:
        if i - coin >= 0:
            dp[i] = min(dp[i], dp[i-coin] + 1)
if dp[-1] == float('inf'):
    return -1
return dp[-1]

假设
dp[i]
是构成金额
S
的最少硬币数量，那么对于
coins
中的每一枚硬币，
dp[i]=min（dp[i-coin]+1）

时间复杂度是
O（amount*coins.length）
而空间复杂度是
O（amount）
看起来你正在生成每一种可能的方法来进行更改。你不需要这样做。
对于范围（1，s+1）内的s:
迭代次数是50000*12，现在运行代码，明天早上检查答案。