给你一个整数数组coins 表示不同面额的硬币以及一个证书amounts 计算凑成总金额需要的最少硬币数

好的，这是一个关于计算凑成总金额需要的最少硬币数的问题。你需要给出一个整数数组 coins 和一个目标值 amount，找出能组成目标值的最少硬币数。如果无法组成目标值，则返回 -1。这个问题可以使用动态规划来解决，具体做法如下：

1. 创建一个大小为 amount+1 的数组 dp，dp[i] 表示组成面值为 i 的最少硬币数。
2. 将 dp 数组初始化为无穷大，除了 dp[0] = 0。
3. 遍历硬币数组，对于每个硬币面额 j，更新 dp 数组：dp[i] = min(dp[i], dp[i-j]+1)。其中 dp[i-j] 表示组成面值为 i-j 的最少硬币数，加上 1 表示加上当前硬币 j。
4. 最后，如果 dp[amount] 的值仍然是无穷大，则说明无法组成目标值，返回 -1；否则返回 dp[amount]。

代码实现如下：

def coinChange(coins, amount):
    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

希望这个解法能帮到你！

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给你一个整数数组coins 表示不同面额的硬币以及一个证书amounts 计算凑成总金额需要的最少硬币数 java shixian

好的，这是一个关于计算凑成总金额需要的最少硬币数的问题，以下是 Java 实现代码：

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

这里使用了和前面提到的动态规划思想类似的解法，先将 dp 数组初始化为 amount + 1，然后遍历硬币数组和目标值，更新 dp 数组的值。当 dp[amount] 的值大于 amount 时，说明无法凑成目标值，返回 -1；否则返回 dp[amount] 的值，即最少硬币数。

希望这个代码能帮到你！

给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额的最少硬币个数，如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1 c++实现

### 回答1：
这道题目要求编写一个函数来计算能够凑成总金额最小的硬币数量，给出硬币面额不同和总金额amount。编写的函数应该返回最少硬币个数，如果没有任何一种硬币组合能够凑成总金额，则返回-1。可以使用C++来实现该函数。

### 回答2：
本题是一道经典的动态规划问题，我们可以通过构建一个二维数组来解决该问题。具体步骤如下：

1.初始化

我们定义一个二维数组dp[i][j]，其中i表示硬币的种类数量，j表示总金额。dp[i][j]表示用前i个硬币凑成总金额为j所需的最小硬币数。我们将dp数组中所有的元素初始化为0。

2.状态转移方程

我们需要寻找状态转移方程，以便在dp数组中标记出每一个金额所需的最小硬币数。假设当前遍历的硬币面值为coin，则状态转移方程为：

dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-coin]+1)

其中，dp[i-1][j]表示不使用当前硬币所需要的最小硬币数， dp[i][j-coin]+1 表示使用当前硬币所需要的硬币数，当然钱币总额不能小于当前硬币面额。

3.边界处理

对于dp数组边界的处理，我们需要将dp数组的第一列设置为0，因为总金额为0时，所有硬币数都是0；当硬币数量为0时，没有硬币可以使用，所以除了dp[0][0]等于0以外，其他值都为正无穷。

4.返回结果

最后，我们返回dp[i][j]即可，如果dp[coins.length][amount]的值大于amount，说明无法组成该金额，返回-1；反之，返回dp[coins.length][amount]。

最少硬币数的Java代码如下：

public int coinChange(int[] coins, int amount) {
int[][] dp = new int[coins.length+1][amount+1];
for(int i = 0; i <= coins.length; i++) {
dp[i][0] = 0;
}
for(int j = 1; j <= amount; j++) {
dp[0][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
for(int i = 1; i <= coins.length; i++) {
for(int j = 1; j <= amount; j++) {
if(j < coins[i-1]) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
} else {
dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], dp[i][j-coins[i-1]]+1);
}
}
}
return dp[coins.length][amount] > amount ? -1 : dp[coins.length][amount];
}

### 回答3：
这道题如果使用暴力枚举每一种硬币组合的话，时间复杂度将会非常高，因此需要使用动态规划来解决问题。

例如，我们假设要凑出总金额amount，coins的面值为[1,2,5]。我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示凑出金额i所需的最少硬币个数。

那么我们怎样求出dp[i]呢？我们可以枚举每一个硬币的面值，如果硬币的面值小于等于i，那么凑出金额i所需的最少硬币个数就是dp[i-coins[j]]+1，其中j表示第j个硬币的面值与i相加等于总金额。

例如，当i=5时，我们可以选择使用面值为1的硬币，此时凑出金额5所需的最少硬币个数就是dp[4]+1，因为我们在凑出金额4的基础上，使用一个面值为1的硬币即可凑出金额5。

因此，我们可以使用如下的状态转移方程：

dp[i] = min(dp[i-coins[j]]+1)

其中j满足coins[j] <= i

最终，如果dp[amount]==INF，说明无法凑出总金额，此时返回-1即可。

以下是C代码实现：

#define INF 0x3f3f3f3f

int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount){
int dp[10001], i, j;
memset(dp, INF, sizeof(dp));
dp[0] = 0;
for (i = 1; i <= amount; i++) {
for (j = 0; j < coinsSize; j++) {
if (coins[j] <= i && dp[i-coins[j]] != INF) {
dp[i] = fmin(dp[i], dp[i-coins[j]]+1);
}
}
}
if (dp[amount] == INF) {
return -1;
}
return dp[amount];
}