这个问题如何用递归算法解决？

使用递归算法解决这个问题可以考虑将大问题分解成更小的子问题。首先，我们需要一个基本情况，即当钱数少于最小的硬币面额时返回空组合。然后，我们递归地尝试添加一枚硬币到当前的组合中，计算新的总金额，并对剩余的钱继续调用自身函数，直到达到基本情况。

这是一个基本的递归思路，但请注意，由于硬币找零问题通常会有很多重复的组合，直接使用递归可能会导致大量的冗余计算，因为每次递归都会生成所有可能的组合。为了优化，我们可以引入动态规划，使用一个数组记录已经找到的组合，避免重复生成相同的组合。

以下是递归算法的一个简化版伪代码：

void recursiveCoinChange(float money, int coins[], int* count, int index) {
    // 基本情况：如果钱已足够，打印组合
    if (money == 0) {
        printCombination(count, coins);
    } else {
        // 递归情况：尝试每种硬币，更新组合和剩余金额
        for (int i = index; i < NUM_COINS; ++i) {
            if (money >= coins[i]) {
                count[i]++;
                recursiveCoinChange(money - coins[i], coins, count, i);
                count[i]--;
            }
        }
    }
}

在这个函数里，`index`用于追踪当前正在尝试添加的硬币类型，`count`数组用于保存每种硬币的数量。