面试题 08.11. 硬币

September 12, 2026 · View on GitHub

题目描述

硬币。给定数量不限的硬币，币值为25分、10分、5分和1分，编写代码计算n分有几种表示法。(结果可能会很大，你需要将结果模上1000000007)

示例1:

 输入: n = 5
 输出：2
 解释: 有两种方式可以凑成总金额:
5=5
5=1+1+1+1+1

示例2:

 输入: n = 10
 输出：4
 解释: 有四种方式可以凑成总金额:
10=10
10=5+5
10=5+1+1+1+1+1
10=1+1+1+1+1+1+1+1+1+1

说明：

注意:

你可以假设：

0 <= n (总金额) <= 1000000

解法

方法一：动态规划

思考

用 $25,10,5,1 $凑$ n$，顺序不记。按硬币个数三重循环可行，但与完全背包同一结构。

令 $f[i][j]$ 为前 $i$ 种币凑 $j$ 的方案数。完全背包转移 $f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-c_i]$ （当 $j\ge c_i$ ）。

硬币种类极少，二维表 $5\times(n+1) $即可；$ f[0][0]=1 $作为空凑法。对 \$ 1 $0^{9}$ +7$ 取模。

我们定义 $f[i][j]$ 表示只使用前 $i$ 种硬币的情况下，凑成总金额为 $j$ 的方案数。初始时 $f[0][0]=1$ ，其余元素都为 $0 $。答案为$ f[4][n]$。

考虑 $f[i][j]$ ，我们可以枚举使用的第 $i$ 种硬币的个数 $k$ ，其中 $0 \leq k \leq j / c_i $，那么$ f[i][j] $就等于所有$ f[i−1][j−k \times c_i] $之和。由于硬币的数量是无限的，因此$ k $可以从 \$ 0$ 开始取。即状态转移方程如下：

f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i - 1][j - c_i] + \cdots + f[i - 1][j - k \times c_i]

不妨令 $j = j - c_i$ ，那么上面的状态转移方程可以写成：

f[i][j - c_i] = f[i - 1][j - c_i] + f[i - 1][j - 2 \times c_i] + \cdots + f[i - 1][j - k \times c_i]

将二式代入一式，得到：

f[i][j]= \begin{cases} f[i - 1][j] + f[i][j - c_i], & j \geq c_i \\ f[i - 1][j], & j < c_i \end{cases}

最后的答案即为 $f[4][n]$ 。

时间复杂度 $O(C \times n)$ ，空间复杂度 $O(C \times n)$ ，其中 $C$ 为硬币的种类数。

Python3

class Solution:
    def waysToChange(self, n: int) -> int:
        mod = 10**9 + 7
        coins = [25, 10, 5, 1]
        f = [[0] * (n + 1) for _ in range(5)]
        f[0][0] = 1
        for i, c in enumerate(coins, 1):
            for j in range(n + 1):
                f[i][j] = f[i - 1][j]
                if j >= c:
                    f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j - c]) % mod
        return f[-1][n]

Java

class Solution {
    public int waysToChange(int n) {
        final int mod = (int) 1e9 + 7;
        int[] coins = {25, 10, 5, 1};
        int[][] f = new int[5][n + 1];
        f[0][0] = 1;
        for (int i = 1; i <= 4; ++i) {
            for (int j = 0; j <= n; ++j) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
                if (j >= coins[i - 1]) {
                    f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j - coins[i - 1]]) % mod;
                }
            }
        }
        return f[4][n];
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int waysToChange(int n) {
        const int mod = 1e9 + 7;
        vector<int> coins = {25, 10, 5, 1};
        int f[5][n + 1];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        f[0][0] = 1;
        for (int i = 1; i <= 4; ++i) {
            for (int j = 0; j <= n; ++j) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
                if (j >= coins[i - 1]) {
                    f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j - coins[i - 1]]) % mod;
                }
            }
        }
        return f[4][n];
    }
};

Go

func waysToChange(n int) int {
	const mod int = 1e9 + 7
	coins := []int{25, 10, 5, 1}
	f := make([][]int, 5)
	for i := range f {
		f[i] = make([]int, n+1)
	}
	f[0][0] = 1
	for i := 1; i <= 4; i++ {
		for j := 0; j <= n; j++ {
			f[i][j] = f[i-1][j]
			if j >= coins[i-1] {
				f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j-coins[i-1]]) % mod
			}
		}
	}
	return f[4][n]
}

TypeScript

function waysToChange(n: number): number {
    const mod = 10 ** 9 + 7;
    const coins: number[] = [25, 10, 5, 1];
    const f: number[][] = Array.from({ length: 5 }, () => Array(n + 1).fill(0));
    f[0][0] = 1;
    for (let i = 1; i <= 4; ++i) {
        for (let j = 0; j <= n; ++j) {
            f[i][j] = f[i - 1][j];
            if (j >= coins[i - 1]) {
                f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j - coins[i - 1]]) % mod;
            }
        }
    }
    return f[4][n];
}

Swift

class Solution {
    func waysToChange(_ n: Int) -> Int {
        let mod = Int(1e9 + 7)
        let coins = [25, 10, 5, 1]
        var f = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: n + 1), count: 5)
        f[0][0] = 1

        for i in 1...4 {
            for j in 0...n {
                f[i][j] = f[i - 1][j]
                if j >= coins[i - 1] {
                    f[i][j] = (f[i][j] + f[i][j - coins[i - 1]]) % mod
                }
            }
        }
        return f[4][n]
    }
}

方法二：动态规划（空间优化）

思考

第 $i$ 行只读第 $i-1$ 行与同行更小的 $j$ ，第一维可以压掉。

一维滚动数组按 $j$ 从小到大更新，空间降为 $O(n)$ ，转移式不变。

我们注意到， $f[i][j]$ 的计算只与 $f[i−1][..]$ 有关，因此我们可以去掉第一维，将空间复杂度优化到 $O(n)$ 。

Python3

class Solution:
    def waysToChange(self, n: int) -> int:
        mod = 10**9 + 7
        coins = [25, 10, 5, 1]
        f = [1] + [0] * n
        for c in coins:
            for j in range(c, n + 1):
                f[j] = (f[j] + f[j - c]) % mod
        return f[n]

Java

class Solution {
    public int waysToChange(int n) {
        final int mod = (int) 1e9 + 7;
        int[] coins = {25, 10, 5, 1};
        int[] f = new int[n + 1];
        f[0] = 1;
        for (int c : coins) {
            for (int j = c; j <= n; ++j) {
                f[j] = (f[j] + f[j - c]) % mod;
            }
        }
        return f[n];
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int waysToChange(int n) {
        const int mod = 1e9 + 7;
        vector<int> coins = {25, 10, 5, 1};
        int f[n + 1];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        f[0] = 1;
        for (int c : coins) {
            for (int j = c; j <= n; ++j) {
                f[j] = (f[j] + f[j - c]) % mod;
            }
        }
        return f[n];
    }
};

Go

func waysToChange(n int) int {
	const mod int = 1e9 + 7
	coins := []int{25, 10, 5, 1}
	f := make([]int, n+1)
	f[0] = 1
	for _, c := range coins {
		for j := c; j <= n; j++ {
			f[j] = (f[j] + f[j-c]) % mod
		}
	}
	return f[n]
}

TypeScript

function waysToChange(n: number): number {
    const mod = 10 ** 9 + 7;
    const coins: number[] = [25, 10, 5, 1];
    const f: number[] = new Array(n + 1).fill(0);
    f[0] = 1;
    for (const c of coins) {
        for (let i = c; i <= n; ++i) {
            f[i] = (f[i] + f[i - c]) % mod;
        }
    }
    return f[n];
}