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给定数组arr，arr中所有数都为正数，且不重复，每个值代表一种面值的货币，每种面值的货币可以使用任意张，再给定一个正整数aim代表要找的钱数，求换钱有多少种方法？
这道题可以用暴力搜索，记忆搜索，动态规划，状态继续化简后的动态规划方法等四种方法！
在面试中出现类似的题目，优化轨迹高度类似！
1、暴力搜索方法
下面先看这道题的暴力搜索方法的过程：
我们认为使用0张5元，让剩下的货币值arr[10,25,1],去组成剩下的钱的过程是一个递归的过程。
同理使用1张5元。2张5元…都会有一个递归的过程！
定义一个递归数组：int p1(arr,index,aim),它的意思是如果用arr[index…N-1]这些面值的钱组成aim，返回总的方法数！！！
public int coins1(int[] arr,int aim)
{
if(arr==null||arr.length==0||aim<0)
return 0;
return process1(arr,0,aim);
}
public int process1(int[] arr,int index,int aim)
{
int res =0;
if(index==arr.length)
res = aim==0?1:0;
else
{
for(int i=0;arr[index]*i<=aim;i++) //类似于0张5元到200张5元循环组成aim
res += process1(arr,index+1,aim-arr[index]*i);
}
return res;
}
如果已经使用0张5元和1张10元的情况下，后续还需要求p1(arr,2,990)
2:表示剩下钱为arr[2,3]即为arr{25,1}
990:表示要找的剩余的钱数
当使用2张5元和0张10元的情况下，后续还是要求p1(arr,2,990)
这样的重复计算，在暴力搜索中，是非常多的，这会导致暴力搜索的时间复杂度非常高！！！
2、记忆搜索方法
暴力搜索之所以效率低，是因为每次计算后都没有把计算所得结果保存起来，下次递归后还是要重新计算。
而且我们发现在暴力搜索方法中有以下现象：
arr使用不便，index和aim始终在变化。可以让p(index,aim)来代替递归过程
还需要新加一个二维数组用于保存每一次递归的结果！
代码如下：
public int coins2(int[] arr,int aim)
{
if(arr==null||arr.length==0||aim<0)
return 0;
int[][] map = new int[arr.length][aim+1];
return process2(arr,0,aim,map);
}
public int process2(int[] arr,int index,int aim,int[][] map)
{
int res =0;
if(index==arr.length)
res = aim==0?1:0;
else
{
int mapValue = 0;
for(int i=0;arr[index]*i<=aim;i++) //类似于0张5元到200张5元循环组成aim
{
mapValue = map[index+1][aim-arr[index]*i];
if(mapValue!=0)
res += mapValue==-1?0:mapValue;
else
res += process2(arr,index+1,aim-arr[index]*i,map);
}
}
map[index][aim]=res==0?-1:res;
return res;
}
3、动态规划方法
如上图所示，dp[i][j] 表示使用arr[0…i] 货币的情况下，组成钱数j有多少种方法。上图第一列为1代表钱数为0，每一种货币都可以组成0（0乘以任意面值的货币）。
需要一行一行的计算，从上到下，从左到右，从子问题，到整个问题，最终最右下角的值，也就是dp[N-1][aim]就是我们要求的值：
要求dp[i][j],需要枚举它上一行左边的所有值（dp[i-1][1~j]）
记忆搜索与动态规划的联系：
那么什么是动态规划呢？
动态规划方法的转化过程：
动态规划过程的关键点：
面试题：
有数组penny，penny中所有的值都为正数且不重复。每个值代表一种面值的货币，每种面值的货币可以使用任意张，再给定一个整数aim(小于等于1000)代表要找的钱数，求换钱有多少种方法。
给定数组penny及它的大小(小于等于50)，同时给定一个整数aim，请返回有多少种方法可以凑成aim。
测试样例：
[1,2,4],3,3
返回：2
class Exchange {
public:
int countWays(vector<int> penny, int n, int aim) {
// write code here
int dp[n][aim+1];
//矩阵初始化
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<aim+1;j++)
{
dp[i][j]=0;
}
}
//初始化第一行数值
for(int j=0;j<aim+1;j++)
{
if(j%penny[0]==0)
dp[0][j]=1;
}
//初始化第一列数值
for(int i=0;i<n;i++)
{
dp[i][0]=1;
}
//求其他行数值
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=1;j<aim+1;j++)
{
for(int k=0;(j-k*penny[i])>=0;k++)
{
//根据上面分析的公式
dp[i][j] += dp[i-1][j-k*penny[i]];
}
}
}
return dp[n-1][aim];
}
};
4、各种动态规划方法案例总结：
我们上述所讲的动态规划方法其实是还可以经过优化的！！！
下面先来卡一个例子：
案例1
给定一个矩阵m，从左上角开始，每次只能向右或者向下走，最后到达右下角的位置，路径上所有的数字累加起来就是路径和，返回所有的路径中，最小的路径和，如果给定的路径如下图，则最小的路径和应该为1,3,1,0,6,1,0这条路径，返回最小值为：12
假设矩阵m的大小为M*N,行数为M，列数为N，生成大小和m一样的矩阵dp，行数为M，列数为N，dp[i][j]的值等于从左上角，也就是（0,0）
走到（i，j）位置的最小路径和。
那么除了第一行和第一列的值，其他部分的值为（只能是从上面过来，或者从左边过来）：
那么我们就可以先从左到右先计算每一行的值，然后从上到下计算每一列的值，最后最右下角的值，就是我们要返回的值了：
案例2
动态规划的思路如下：
案例3：
则我们可以选择上述三种情况下最大的值作为返回值。
案例4：
解决方法：
案例5：
那么矩阵最右下角的值就是我们需要返回的值！！！
下一篇文章，将针对上述几个案例的具体算法题，进行编程验证！！！
