硬币选择问题：有1、3、5分面额的硬币，给定一个面值11分的价钱，问组成给定面值所需硬币的最少数量是多少。利用贪心算法的思想编程求解该问题。可以STL中的函数。

硬币选择问题是动态规划的一个经典应用，通常称为Change-making Problem。在这个场景下，你需要找到组合最少的硬币来达到给定的总金额，而每种硬币的数量无限。贪心策略在这里并不直接适用，因为硬币面额不连续，比如没有两枚一分的硬币可以直接凑成三分。但是，我们可以使用回溯法或递归的方式来解决这个问题。

下面是一个使用Python和标准库`itertools`的解决方案：

from itertools import combinations

def coin_change(coins, amount):
    # 使用列表推导式生成所有可能的硬币组合
    min_coins = [min(len(list(comb)), amount // coin + 1) for coin in coins if coin <= amount]
    
    # 如果无法构成，返回amount+1表示需要额外的一元硬币
    return min(min_coins) if sum(min_coins) == amount else amount + 1

# 示例：1分、3分和5分硬币
coins = [1, 3, 5]
amount = 11
result = coin_change(coins, amount)
print(f"最少需要{result}枚硬币。")

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2.硬币选择问题：有1、3、5分面额的硬币，给定一个面值11分的价钱，问组成给定面值所需硬币的最少数量是多少。利用贪心算法的思想编程求解该问题。可以STL中的函数。

硬币选择问题是经典的动态规划问题，它可以用贪心算法解决。在这个问题中，我们需要找到组合成指定金额的最小硬币数目，其中可用的硬币面额有1分、3分和5分。

在Python中，我们可以使用`std::min`函数（这里假设你在提问的是C++，因为涉及到STL库），结合循环结构来编写这个算法。首先，我们初始化一个数组或列表来存储每种面额能构成的最大价值，然后从大到小遍历每个硬币面额，更新最大值。

以下是C++的一个简单示例：

#include <vector>
#include <algorithm> // std::min

int coinChange(int coins[] = {1, 3, 5}, int amount = 11) {
    std::vector<int> dp(amount + 1, amount + 1); // 初始化dp数组，所有值初始为无穷大
    dp[0] = 0; // 0分钱需要0个硬币

    for (int i = 1; i <= amount; ++i) {
        // 对于每个金额，尝试用每种面额替换
        for (int j : coins) {
            if (j <= i && dp[i - j] != amount + 1) {
                dp[i] = std::min(dp[i], dp[i - j] + 1);
            }
        }
    }

    return dp[amount] == amount + 1 ? -1 : dp[amount]; // 如果无法组成，则返回-1，否则返回硬币数量
}

用c++写出硬币选择问题:有1、3、5分面额的硬币,给定一个面值11分的价钱,问组成给定面值所需硬币的最少数量是多少。利用贪心算法的思想编程求解该问题。可以STL中的函数。

在C++中，我们可以使用贪心算法解决硬币选择问题。首先，我们需要创建一个包含不同面额的向量，并从大到小遍历这个向量。每次遍历时，如果当前面额小于目标金额，我们就尝试将尽可能多的这种面额的硬币加入，直到达到或超过目标金额为止。这样做的原因是贪心地选取最大的面额能最大程度减少硬币数量。

下面是一个简单的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

int coinChange(std::vector<int>& coins, int amount) {
    std::sort(coins.begin(), coins.end()); // 将硬币按面额降序排序
    coins.push_back(0); // 添加一个特殊标记，表示“无硬币”

    int minCoins = amount;
    for (int i = coins.size() - 1; i >= 0; --i) { // 从最大面额开始
        while (amount >= coins[i]) { // 只要还有足够的金额
            amount -= coins[i]; // 使用当前面额硬币
            if (amount == 0) { // 如果金额正好减完
                return i + 1; // 返回所需的最小硬币数（包括了0）
            }
        }
    }

    return minCoins; // 如果找不到解决方案，则返回最多可能的数量
}

int main() {
    std::vector<int> coins = {1, 3, 5};
    int targetAmount = 11;
    int result = coinChange(coins, targetAmount);
    if (result != targetAmount) {
        std::cout << "无法凑出" << targetAmount << "分钱，最少需要" << result << "枚硬币。\n";
    } else {
        std::cout << "可以使用" << result << "枚硬币组成" << targetAmount << "分钱。\n";
    }
    return 0;
}