问题描述：零钱兑换问题 现在有面额分别为1、2、5元的硬币数，总金额11元，计算并返回可以凑成总金额所需的最少硬币个数。若没有组合能组成总金额，则返回-1。给出采用递归法求解的解题思路以及重复计算的次数，要求画出递归图解过程。

零钱兑换问题，也称为找零问题，是一个经典的动态规划和递归问题。给定一定面额（例如1元、2元和5元硬币），目标是找出最少数量的硬币组合，以达到给定的总金额。这是一个贪心算法不适用的情况，因为不是总是使用最大面额的硬币能得到最少硬币数。

解题思路（递归方法）：
1. 定义一个递归函数，比如`minCoins(amount, coins)`, 其中`amount`是剩余需要找零的金额，`coins`是一个列表，包含当前可用的硬币面额。
2. 基本情况：
- 如果`amount`为0，表示已经找到了足够的硬币组合，返回0，代表不需要额外硬币。
- 如果`amount`小于等于0，意味着已经有了更多的硬币（可能不需要），返回-1，表示无法组成给定金额。
3. 递归情况：
- 遍历硬币列表`coins`中的每个面额，对于每个面额`coin`，如果`amount`大于`coin`，尝试用一个`coin`替换部分或全部的`amount`，然后递归调用`minCoins(amount - coin, coins)`，加上1（表示当前硬币的数量）作为结果。
4. 返回最小的递归结果，即找到所有可行组合中硬币数最少的那个。

重复计算次数：
递归方法会重复计算很多相同的子问题，例如对于不同的剩余金额`amount`，可能会对每个硬币面额都进行同样的尝试。这种情况下，重复计算次数是指数级别的，因为每个递归调用会产生两个新的子问题。

递归图解过程：
你可以用一个树状结构来表示递归过程，根节点表示总金额，向下分支表示使用不同面额的硬币。每层代表一次递归，分支数对应当前可选的硬币面额，每个节点的值是剩余金额或结果（-1或硬币数）。由于有重叠子问题，部分路径会被多次遍历。