零钱兑换II 一维数组

零钱兑换II是一个动态规划问题，你可以使用一维数组来解决。假设给定一个金额amount和一组硬币面额coins，我们要计算出凑成金额amount所需的最少硬币数量。

首先，创建一个长度为amount + 1的一维数组dp，用于存储每个金额所需的最少硬币数量。初始化dp数组的所有元素为正无穷大，除了dp[0]为0，表示金额为0时不需要任何硬币。

接下来，遍历硬币数组coins，对于每个硬币面额coin，从coin到amount逐个计算每个金额所需的最少硬币数量。对于每个金额i，更新dp[i]的值为dp[i - coin] + 1。

最后，返回dp[amount]作为结果，如果dp[amount]仍为正无穷大，则表示无法凑成金额amount。

以下是使用一维数组解决零钱兑换II问题的示例代码（使用Python语言实现）：

def change(amount, coins):
    dp = [float('inf')] * (amount + 1)
    dp[0] = 0

    for coin in coins:
        for i in range(coin, amount + 1):
            dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)

    return dp[amount] if dp[amount] != float('inf') else -1

这样，你可以通过调用change(amount, coins)函数，传入金额和硬币数组来得到结果。