From f42f9915af2910baa99ff6759363446bfb583890 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ShusenTang <tangshusen@pku.edu.cn>
Date: Tue, 26 Nov 2019 20:49:17 +0800
Subject: [PATCH] add solution2

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 solutions/322. Coin Change.md | 24 ++++++++++++++++++++++--
 1 file changed, 22 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/solutions/322. Coin Change.md b/solutions/322. Coin Change.md
index 3da7605..703a591 100644
--- a/solutions/322. Coin Change.md	
+++ b/solutions/322. Coin Change.md	
@@ -15,7 +15,8 @@
 这个剪枝很关键，少了这个剪枝就会超时，加上这个剪枝直接击败99%。若不满足这个剪枝条件，那么递归下去就是。
 
 ## 思路二
-熟悉动态规划的童鞋一眼就可以看出这其实就是个背包问题，先挖个坑，改天对背包问题做个总结。
+熟悉动态规划的童鞋一眼就可以看出这其实就是个背包问题，具体来说是一个恰好装满的完全背包问题，
+我在我的博客文章[动态规划之背包问题系列](https://tangshusen.me/2019/11/24/knapsack-problem/)中对常见的几类背包问题做了个总结，此题的分析见5.2节，这里只给出代码。
 
 
 
@@ -47,4 +48,23 @@ public:
 ```
 
 ## 思路二
-TODO
+``` C++
+class Solution {
+public:
+    int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
+        vector<int>dp(amount + 1, INT_MAX);
+        dp[0] = 0;
+        
+        for(int i = 1; i <= coins.size(); i++)
+            for(int j = coins[i-1]; j <= amount; j++){
+                // 下行代码会在 1+INT_MAX 时溢出
+                // dp[j] = min(dp[j], 1 + dp[j - coins[i-1]]);
+                if(dp[j] - 1 > dp[j - coins[i-1]])
+                    dp[j] = 1 + dp[j - coins[i-1]];   
+            }
+        
+        return dp[amount] == INT_MAX ? -1 : dp[amount];
+            
+    }
+};
+```