这个问题有没有简单一点的·方法

是的，我们可以使用一个简单的迭代算法来计算所有组合方式。这种算法的思想是：

- 对于每一种货币面额，计算它可以组成的所有金额的组合方式。
- 对于每个金额，它的组合方式数等于所有货币面额的组合方式数之和。

以下是Python程序实现：

def count_ways(amount, coins):
    n = len(coins)
    ways = [0] * (amount + 1)
    ways[0] = 1
    for i in range(n):
        for j in range(coins[i], amount + 1):
            ways[j] += ways[j - coins[i]]
    return ways[amount]

amount = int(input("请输入金额："))
coins = [1, 2, 5, 10] # 可以根据需要修改货币面额
ways = count_ways(amount, coins)
print("总共有 %d 种组合方式" % ways)

在这个程序中，我们首先创建一个长度为 `amount + 1` 的数组 `ways`，其中 `ways[i]` 表示组成i元的组合方式数。然后，我们将 `ways[0]` 初始化为1，因为组成0元的方式只有一种（即不选择任何货币）。

接下来，我们遍历所有的货币面额和金额，并使用以下递推公式计算 `ways[j]`：

- 如果当前的货币面额 `coins[i]` 小于等于j，那么 `ways[j]` 可以由两部分组成：一部分是使用前i-1种货币组成j元的组合方式数 `ways[j]`，另一部分是使用第i种货币组成剩余的j-coins[i]元的组合方式数 `ways[j-coins[i]]`。因此，`ways[j]` 可以等于 `ways[j] + ways[j - coins[i]]`。
- 如果当前的货币面额 `coins[i]` 大于j，那么使用第i种货币无法组成j元，因此 `ways[j]` 不变。

最后，我们返回 `ways[amount]`，即用所有货币组成目标金额的组合方式数。

这种迭代算法的时间复杂度为 O(nm)，其中n是货币种类数，m是需要组合的金额。虽然时间复杂度比动态规划算法低，但它只能处理较小的金额和货币种类。