1 题目
给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。
请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。
假设每一种面额的硬币有无限个。
题目数据保证结果符合 32 位带符号整数。
示例 1：
输入：amount = 5, coins = [1, 2, 5] 输出：4 解释：有四种方式可以凑成总金额： 5=5 5=2+2+1 5=2+1+1+1 5=1+1+1+1+1
2 解析状态：金额 转移：一个硬币，这个硬币的金额在coins[]数组中遍历 dp函数：输入金额，返回当前金额，在不同硬币下的组合数量
第一轮，我们计算以x1为基本数的组合数。 第二轮，我们计算x2为基本数的组合数。并将x2加到x1上，得到x1 + x2。 第三轮，我们计算x3为基本数的组合数。并将x2加到x1 + x2上，得到x1 + x2 + x2。
对amount为5而言 x1 有 {1, 1, 1, 1, 1} x2 有 {1, 1, 1, 2}, {1, 2, 2} x3 有 {1, 1, 3}, {2, 3} 最终返回x1 + x2 + x3。
由此可以得到动态规划的做法：
初始化 dp[0]=1； 遍历 coins，对于其中的每个元素 coin，进行如下操作： 遍历 i 从 coin 到 amount，将 dp[i−coin] 的值加到 dp[i] 最终得到 dp[amount] 的值即为答案。
上述做法不会重复计算不同的排列。因为外层循环是遍历数组 coins 的值，内层循环是遍历不同的金额之和，在计算 dp[i] 的值时，可以确保金额之和等于 i 的硬币面额的顺序，由于顺序确定，因此不会重复计算不同的排列
3 Python实现class Solution:
def change(self, amount: int, coins: List[int]) -> int:
dp = [0]*(amount+1)
dp[0] = 1
for coin in coins:
for i in range(coin,amount+1):
dp[i] += dp[i-coin]
return dp[amount]
