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_posts/2024-02-26-leetcode-322.md

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-title: (Leetcode) 322 - Coin Change
+title: (Leetcode) 322 - Coin Change 풀이
 categories: [스터디-알고리즘]
-tags: [파이썬, 알고리즘, python, algorithm, Leetcode, DP, coin]
+tags: [파이썬, 알고리즘, python, algorithm, Leetcode, DP, coin, java, stream]
 date: 2024-02-26 22:00:00 +0900
 image:
   path: /assets/images/2024-02-26-leetcode-322/page1.png
@@ -22,7 +22,7 @@ DP 문제이다.
 
 ### 처음 생각
 
-처음에는 큰 동전부터 넣어서 될 때까지 하면 베스트 일 것이라고 생각했다. 하지만 그렇게 간단하지는 않았다.  
+처음에는 큰 동전부터 넣어서 될 때까지 하면 베스트 일 것이라고 생각했다. 하지만 그렇게 간단하지는 않았다.
 
 예를들어 `[100, 30, 1]` 이라는 동전이 있다고 해보자.
 이때 주어지는 amount는 120 이라고 하면
@@ -31,7 +31,7 @@ DP 문제이다.
 
 ### 중간 생각
 
-그래서 모든 경우의 수를 다 찾아봐야 겠다고 생각했다.  
+그래서 모든 경우의 수를 다 찾아봐야 겠다고 생각했다.
 처음에는 잘 먹히는 듯 보였으나, 역시나 복잡한 경우로 인해 타임아웃이 발생되었다.
 
 ```python
@@ -129,17 +129,137 @@ print(solution.coinChange([1, 2, 5], 10))
 ![example page5](/assets/images/2024-02-26-leetcode-322/page5.png)
 
 ### 시간복잡도
+
 - 이중 반복문 사용
   - 바깥쪽 반복문 : amount 만큼 반복 (O(n))
   - 안쪽 반복문 : coins 리스트의 length 만큼 반복 (O(m))
 
 `O(n * m)` 의 시간 복잡도를 가짐
 
 ### 공간복잡도
+
 amount 만큼 dp array를 생성함
 
 `O(n)` 의 공간 복잡도를 가짐
 
 ## 결론
 
-DP 문제를 더 많이 접해봐야겠다는 생각이 들었다.
+DP 문제를 더 많이 접해봐야겠다는 생각이 들었다.
+
+## java 로 다시 풀기 (24.07.09)
+
+먼저는 stream으로 풀었다. 이미 들린 dp pointer 일 때, 기존에 등록된 값보다 클 경우 (`dp[currentPointer] > dp[amount] + 1`) 이후 dfs 단계를 생략하도록 한 것이 포인트이다.
+
+처음으로 `dp[0]`에 도달했다고 해서 최소값이 아니기 때문에 전체 케이스를 고려해야 하는데 그렇다고 진짜로 전체 케이스를 확인해본다면 timeout이 발생된다. 따라서 이 조건문을 찾아내지 못하면 timeout이 발생된다.
+
+```java
+class Solution {
+    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
+        if(amount == 0) {
+            return 0;
+        }
+
+        int[] dp = new int[amount + 1];
+
+        List<Integer> sortedCoins = Arrays.stream(coins).boxed()
+                .sorted(Collections.reverseOrder())
+                .toList();
+
+        sortedCoins.forEach(coin -> dfs(dp, sortedCoins, amount, coin));
+
+        return dp[0] == 0 ? -1 : dp[0];
+    }
+
+    void dfs(int[] dp, List<Integer> coins, int amount, int selectedCoin) {
+        int currentPointer = amount - selectedCoin;
+        if (currentPointer < 0) {
+            return;
+        }
+
+        if (dp[currentPointer] == 0 || dp[currentPointer] > dp[amount] + 1) {
+            dp[currentPointer] = dp[amount] + 1;
+            coins.forEach(coin -> dfs(dp, coins, currentPointer, coin));
+        }
+    }
+}
+```
+
+stream 의 경우 for loop 보다는 느리지만 이해하기에는 훨씬 좋다. 더 직관적이다.
+
+![java-using-for-loop](/assets/images/2024-02-26-leetcode-322/java-using-for-loop.png)
+
+다만 성능을 더 최적화 하기 위해서 for loop를 이용해서 풀도록 바꾸면 다음과 같다.
+
+```java
+class Solution {
+    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
+        if(amount == 0) {
+            return 0;
+        }
+
+        int[] dp = new int[amount + 1];
+
+        Arrays.sort(coins);
+        for (int i = coins.length - 1; i > -1; i--) {
+            dfs(dp, coins, amount, coins[i]);
+        }
+
+        return dp[0] == 0 ? -1 : dp[0];
+    }
+
+    void dfs(int[] dp, int[] coins, int amount, int selectedCoin) {
+        int currentPointer = amount - selectedCoin;
+        if (currentPointer < 0) {
+            return;
+        }
+
+        if (dp[currentPointer] == 0 || dp[currentPointer] > dp[amount] + 1) {
+            dp[currentPointer] = dp[amount] + 1;
+            for (int i = coins.length - 1; i > -1; i--) {
+                dfs(dp, coins, currentPointer, coins[i]);
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+![java-using-for-loop](/assets/images/2024-02-26-leetcode-322/java-using-for-loop.png)
+
+stream을 사용했을 때보다 시간이 단축된 것을 볼 수 있다.
+
+### TS, SC
+
+코인의 수를 n 이라고 했을 때, `O(n * amount ^ 2)` 의 시간복잡도와 `O(amount)` 의 공간복잡도를 가진다.
+
+## java 모범 답안 (더 효율적인 방법)
+
+위 코드는 dp 라는 array를 사용하긴 했지만, 사실 brute force 에 가까운 방법이다.
+
+아래와 같이 작성하면 더 효율적으로 동작한다.
+
+```java
+public class Solution {
+    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
+        int max = amount + 1;
+        int[] dp = new int[amount + 1];
+        Arrays.fill(dp, max);
+        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];
+    }
+}
+```
+
+### TS, SC
+
+코인의 수를 n 이라고 했을 때, `O(n * amount)` 의 시간복잡도와 `O(amount)` 의 공간복잡도를 가진다.
+
+![java-using-dp](/assets/images/2024-02-26-leetcode-322/java-using-dp.png)