用c++完成考虑著名找零问题的一般情形：需找零金额为n，最少要用多少面值为d1<d2<…<dm的硬币？

这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个一维数组 `dp`，其中 `dp[i]` 表示找零金额为 `i` 时所需要的最少硬币数。

初始状态为 `dp[0] = 0`，即找零金额为 0 时不需要硬币。

对于每个 `i`，我们可以枚举所有硬币面值 `di`，这里需要保证 `di <= i`，并更新状态转移方程：

dp[i] = min(dp[i], dp[i - di] + 1)

其中 `dp[i - di]` 表示找零金额为 `i - di` 时所需要的最少硬币数，加上 1 表示使用一枚面值为 `di` 的硬币。

最终答案为 `dp[n]`。

下面是 C++ 实现代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <limits>

using namespace std;

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;

    vector<int> dp(n + 1, numeric_limits<int>::max());
    dp[0] = 0;

    vector<int> coins(m);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        cin >> coins[i];
    }

    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 0; j < m && coins[j] <= i; j++) {
            dp[i] = min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1);
        }
    }

    cout << dp[n] << endl;

    return 0;
}

其中，`n` 表示需找零金额，`m` 表示硬币面值种类数，`coins` 存储硬币面值。

注意，这里使用了 `numeric_limits<int>::max()` 来初始化数组，表示初始状态为无穷大。