编写一个程序，当提供一个整数金额时，如何输出所有可能的最优货币组合，使得总金额等于输入的数值，且优先使用较大面额的货币？可以假设货币无限量且每种面额都有足够的数量。请使用 input() 函数接收用户输入的金额作为输入。

为了编写这个程序，我们可以采用动态规划的方法。首先，我们需要定义一个函数来表示每种面额的价值，然后按照从大到小的顺序遍历这些面额，尝试用它们来凑出给定的金额。以下是Python的一个示例实现：

def optimal_currency_combination(amount):
    # 假设面额列表（从大到小）
    currency_values = [100, 50, 20, 10, 5, 1]  # 例如美元的几种常见面额

    # 初始化一个二维列表dp，存储前i个面额是否能组成j的最小组合
    dp = [[False for _ in range(amount + 1)] for _ in range(len(currency_values))]

    # 初始化边界条件
    dp[0][0] = True  # 零钱可以直接用零元面额组合成
    for i, value in enumerate(currency_values):
        if value <= amount:
            dp[i][value] = True  # 小于或等于当前面额的都能直接组合

    # 动态规划，填充dp数组
    for i in range(1, len(currency_values)):
        for j in range(1, amount + 1):
            if currency_values[i] <= j:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]  # 如果不需要当前面额，则保持不变
                dp[i][j] |= dp[i][j - currency_values[i]]  # 否则考虑是否添加当前面额

    # 找到最后一个包含金额的组合，并回溯构建结果
    result = []
    index, amount_left = len(currency_values) - 1, amount
    while amount_left > 0 and index >= 0:
        if dp[index][amount_left]:
            result.append(currency_values[index])
            amount_left -= currency_values[index]
        index -= 1

    return result[::-1]  # 返回结果列表，从小面额到大面额排列

# 获取用户输入
input_amount = int(input("请输入需要找零的金额: "))
combination = optimal_currency_combination(input_amount)
print(f"最优组合: {', '.join(map(str, combination))}")