硬币找零问题 for coin in coins: res=coinChange(amount -coin,coins) min_coins=min(min_coins,res+1) 沿用以上算法递归实现问题

你的代码片段似乎是在描述一种动态规划（Dynamic Programming）的思路，而不是纯正的递归方法来解决硬币找零问题。动态规划通过保存中间结果避免了递归带来的重复计算。在这个例子中，`coinChange` 函数使用了一个循环遍历每个硬币，尝试用当前硬币去覆盖剩余的金额。每次迭代都会更新最小需要的硬币数。

def coinChange(coins, amount):
    min_coins = float('inf')  # 初始化最小硬币数为无穷大，因为至少需要一枚硬币
    for coin in coins:
        # 计算用当前硬币替换后剩余的金额
        remaining_amount = amount - coin
        
        # 如果剩余金额可以用更少的硬币解决，更新最小硬币数
        if remaining_amount >= 0 and coinChange(coins, remaining_amount) != float('inf'):
            min_coins = min(min_coins, coinChange(coins, remaining_amount) + 1)
    
    # 如果找不到解决方案（min_coins仍为无穷大），返回-1
    return min_coins if min_coins < float('inf') else -1

# 示例
coins = [1, 2, 5]
amount = 11
print(coinChange(coins, amount))  # 输出最小所需的硬币数