def find_change_order(): # 定义一个数组，存储每个人拿的钱的面额 a = [10] * 5 + [5] * 5 # 定义一个数组，存储所有找钱成功的方案 res = [] # 定义回溯函数 def backtrack(pos, count): nonlocal a, res # 所有人都处理完了，找钱成功，将方案加入结果集中 if pos == len(a): res.append(a[:]) return # 如果当前这个人拿的是 10 元 if a[pos] == 10: # 尝试给售货员找 5 元的零钱 if count >= 5: a[pos] = 5 backtrack(pos + 1, count - 5) a[pos] = 10 # 如果当前这个人拿的是 5 元 else: # 尝试给售货员找 10 元的零钱 if count >= 10: a[pos] = 10 backtrack(pos + 1, count - 10) a[pos] = 5 # 回溯到上一个状态 backtrack(pos + 1, count + a[pos]) # 调用回溯函数，开始搜索所有排队方案 backtrack(0, 0) # 返回所有找钱成功的方案 return res补充为完整的代码

完整的代码如下所示：

def find_change_order():
    # 定义一个数组，存储每个人拿的钱的面额
    a = [10] * 5 + [5] * 5

    # 定义一个数组，存储所有找钱成功的方案
    res = []

    # 定义回溯函数
    def backtrack(pos, count):
        nonlocal a, res

        # 所有人都处理完了，找钱成功，将方案加入结果集中
        if pos == len(a):
            res.append(a[:])
            return

        # 如果当前这个人拿的是 10 元
        if a[pos] == 10:
            # 尝试给售货员找 5 元的零钱
            if count >= 5:
                a[pos] = 5
                backtrack(pos + 1, count - 5)
                a[pos] = 10

        # 如果当前这个人拿的是 5 元
        else:
            # 尝试给售货员找 10 元的零钱
            if count >= 10:
                a[pos] = 10
                backtrack(pos + 1, count - 10)
                a[pos] = 5

        # 回溯到上一个状态
        backtrack(pos + 1, count + a[pos])

    # 调用回溯函数，开始搜索所有排队方案
    backtrack(0, 0)

    # 返回所有找钱成功的方案
    return res

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    res = find_change_order()
    for r in res:
        print(r)

在这段代码中，我们首先定义了一个数组 `a`，其中前五个元素为 10，后五个元素为 5，表示前半部分的人拿 10 元，后半部分的人拿 5 元。然后我们定义了一个数组 `res`，用于存储所有找钱成功的方案。

接下来，我们定义了一个回溯函数 `backtrack`，其中 `pos` 表示当前要处理的位置，`count` 表示当前售货员手中的钱数。在该函数中，我们首先判断当前是否已经处理完了所有的人，如果是，则说明找钱成功，将当前的方案存入结果集中。

否则，我们可以分两种情况考虑：如果当前这个人拿的是 10 元，那么我们可以尝试给售货员找 5 元的零钱；如果当前这个人拿的是 5 元，那么我们可以尝试给售货员找 10 元的零钱。如果找钱失败，就需要回溯到上一个状态，继续尝试其他方案。

最后，我们只需要调用 `backtrack(0, 0)` 即可得到所有的排队方案。在测试代码中，我们将所有找钱成功的方案输出到控制台上。