硬币找回零钱：有3种硬币分别是1角、2角、5角，如果要给客户找回零钱1元8角，设计一种算法使得找回的硬币数量尽可能少？ 编程实现（Java代码）：

为了设计一种算法来找出找回1元8角最少硬币数的情况，我们可以采用贪心策略，首先尽量使用大面额的硬币，直到无法再使用为止。接下来，逐步尝试小面额的硬币。以下是基于这个策略的Java代码实现：

public class CoinChange {
    public int[] coins = {1, 2, 5}; // 三种硬币面值
    public int minCoins(int amount) {
        if (amount == 0) return 0;
        int[] dp = new int[amount + 1]; // 初始化动态规划数组，dp[i]表示找回i元所需的最少硬币数
        dp[0] = 0; // 回收0元不需要硬币

        for (int i = 1; i <= amount; i++) {
            dp[i] = Integer.MAX_VALUE; // 初始状态设为最大值
            for (int coin : coins) {
                if (coin <= i) { // 如果当前硬币面值小于等于需要找零的金额
                    dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1); // 更新dp[i]为取最小值的结果
                }
            }
        }

        return dp[amount] > amount ? -1 : dp[amount]; // 如果找不到解决方案返回-1，否则返回最少硬币数
    }

    public static void main(String[] args) {
        CoinChange change = new CoinChange();
        int amount = 180; // 客户需要找回的钱
        int result = change.minCoins(amount);
        if (result != -1) {
            System.out.println("找回1元8角最少需要" + result + "枚硬币");
        } else {
            System.out.println("无法找到合适的硬币组合");
        }
    }
}

在这个代码中，我们通过动态规划计算找回每个金额所需要的最少硬币数，并且每次都尝试用最大的硬币先覆盖，然后逐级减少硬币面额。最后检查结果是否合理（大于实际需要的金额则无法构成组合），如果可以构成，则返回最少硬币数，否则返回-1。