给定1-9，9个正整数和4个运算符+-*/，且运算符无优先级，如1+3*5=20，对于任意给定的数m ，试设计一个算法，用9个数和4个运算符、产生整数m且用的运算次数最少。要求9个数中每数最多只能用1次，但每种运算符可以意使用。给出算法伪代码;

这个问题是一个经典的数学和编程挑战，称为“四则运算最小化”。为了找到一个算法，我们可以使用贪心策略和回溯法。首先，我们需要创建一个函数，该函数会尝试将目标数字`m`分解成一系列操作，每次迭代都尽可能选择最大的数进行乘法操作，因为乘法通常需要更多的运算次数。如果当前乘积大于目标值，我们就尝试减法；如果小于目标值，就加法。同时，我们跟踪剩余的数以及可用的运算次数。

以下是算法的伪代码：

function find_min_operations(m, numbers, operators, remaining_nums, ops_used):
    if m == 0 and remaining_nums == []:       # 如果达到目标，返回使用的运算次数
        return ops_used

    best_solution = float('inf')              # 初始化最优解为无穷大
    for i in range(len(numbers)):
        num = numbers[i]
        new_remaining_nums = remaining_nums.copy()  # 创建新的剩余数列表
        new_ops_used = ops_used + 1            # 操作数增加

        # 尝试加法
        if op := '+':
            new_m = m - num
            new_remaining_nums.remove(num)
        # 尝试减法
        elif op := '-':
            if num <= m:
                new_m = m - num
                new_remaining_nums.remove(num)
            else:
                continue  # 如果num大于m，直接跳过
        # 尝试乘法
        elif op := '*':
            new_remaining_nums.remove(num)      # 乘法后不再使用这个数
            if len(new_remaining_nums) >= 1:
                new_m = m * (numbers[new_remaining_nums[0]] / num)  # 更新新目标
                new_remaining_nums.pop(0)
        # 同理，尝试除法

        result = find_min_operations(new_m, new_remaining_nums, operators, [], new_ops_used)
        if result != float('inf'):   # 如果找到了解决方案
            best_solution = min(best_solution, result)

    if best_solution == float('inf'):
        return None  # 如果找不到方案，则返回None

    return best_solution

# 调用函数，输入初始值m和所有数字
min_operations = find_min_operations(m, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ['+', '-', '*', '/'], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 0)

请注意，这个算法并不保证一定能找到全局最优解，尤其是当目标值很大且组合复杂时。实际应用中，可能需要使用更复杂的搜索算法或者启发式方法。