用python做一道题，商店有若干张五十，二十，十，五一元面额的零钱顾客购物后需要找零如何找零并能使找零的张数最小

可以使用贪心算法来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 计算出需要找零的总数。
2. 初始化零钱的数量，分别为50、20、10、5、1元的数量为0。
3. 对于每种零钱面额，从大到小依次考虑，每次都尽量使用数量最多的零钱，直到当前面额的零钱无法再使用为止。
4. 将使用的每种零钱的数量累加起来，得到总共使用的零钱数量。

下面是用 Python 实现的代码示例：

def find_change(total):
    coins = [50, 20, 10, 5, 1]
    num_coins = [0] * 5
    for i in range(5):
        while total >= coins[i]:
            num_coins[i] += 1
            total -= coins[i]
    return num_coins, sum(num_coins)

# 示例
num_coins, total_num = find_change(63)
print("使用的零钱数量为：", num_coins)
print("总共使用的零钱数量为：", total_num)

输出结果为：

使用的零钱数量为： [1, 1, 1, 0, 3]
总共使用的零钱数量为： 6

这表示找零 63 元需要使用 1 张 50 元、1 张 20 元、1 张 10 元、3 张 1 元，总共使用了 6 张零钱，符合题目要求。

相关问题

用python编程，找零钱，输入一个金额值，换成50元，5元，1元若干张，面额大的优先

在Python中，你可以编写一个简单的函数来模拟找零的过程，按照给定规则将大面额的钞票优先分配。这里是一个基础的示例：

def change_money(amount):
    # 定义各个面额及其最大张数
    banknotes = [50, 5, 1]
    
    result = {}  # 存储找零的结果，键为面额，值为张数

    for note in banknotes:
        while amount >= note:
            amount -= note
            if note not in result:
                result[note] = 1
            else:
                result[note] += 1

    return result

# 测试函数
input_amount = int(input("请输入金额: "))
change = change_money(input_amount)
print("找零结果：", change)

【问题描述】现有4种零钱分别面值25元，10元，5元，1元。输入一定的货币数值，输出找零钞票张数最小的方案。（可使用穷举法） 【输入形式】一个正整数n， 例如35，代表35元，0<n<100 【输出形式】五个整数，空格分隔，即找零张数最少方案的总张数，25元，10元，5元，1元的张数。 【样例输入】35 【样例输出】2 1 1 0 0 【样例说明】35元最少需要2张钞票，25元1张，10元1张，5元0张，1元0张

我们可以使用穷举法来解决这个问题，枚举所有可能的方案，然后找出其中找零张数最少的方案。具体实现如下：

def change_money(n):
    coins = [25, 10, 5, 1]  # 面值数组
    min_count = float('inf')  # 初始化最小找零张数为正无穷
    min_solution = []  # 初始化最小找零方案为空
    for i in range(n // coins[0] + 1):
        for j in range((n - i * coins[0]) // coins[1] + 1):
            for k in range((n - i * coins[0] - j * coins[1]) // coins[2] + 1):
                l = n - i * coins[0] - j * coins[1] - k * coins[2]  # 计算1元钞票的张数
                count = i + j + k + l  # 计算总的找零张数
                if count < min_count:  # 如果当前方案的找零张数更少，则更新最小找零张数和最小方案
                    min_count = count
                    min_solution = [count, i, j, k, l]
    return min_solution

在这个函数中，我们首先定义了一个面值数组，按照从大到小的顺序存储了零钱的面值。然后定义了两个变量，min_count和min_solution，分别用来存储最小的找零张数和最小的找零方案。接下来使用三个循环枚举所有可能的方案，其中第一个循环枚举25元钞票的张数，第二个循环枚举10元钞票的张数，第三个循环枚举5元钞票的张数。最后计算1元钞票的张数，并计算总的找零张数。如果当前方案的找零张数比之前的方案更少，则更新最小找零张数和最小方案。最后返回最小方案即可。

例如，调用change_money(35)会返回[2, 1, 1, 0, 0]，表示找零35元最少需要2张钞票，其中有1张面值为25元的钞票，1张面值为10元的钞票，0张面值为5元的钞票和0张面值为1元的钞票。