帮我写一段c++程序：有五种纸币，1元，5元，16元，23元，33元，输入价格n，其中n为1～99的整数，求该价格最少需要几张纸币

好的，这个问题我可以回答。以下是 C 语言程序：

#include <stdio.h>

int main() {
    int n, count = 0;
    int bills[5] = {33, 23, 16, 5, 1};

    printf("请输入价格 n：");
    scanf("%d", &n);

    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        while (n >= bills[i]) {
            n -= bills[i];
            count++;
        }
    }

    printf("最少需要 %d 张纸币\n", count);

    return 0;
}

这个程序使用了一个数组来存储纸币面额，然后从大到小遍历数组，每次尽可能多地使用当前面额的纸币，直到价格 n 为 0。最后输出使用的纸币数量即可。

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c++程序 用1元，2元，5元组成10元，计算有多少种组成方法

这是一个典型的动态规划问题，可以使用DP算法来解决。

我们可以定义一个dp数组，其中dp[i][j]表示用前i种硬币组成j元钱的方法数。则有以下状态转移方程：

dp[i][j] = dp[i-1][j] // 不使用第i种硬币
+ dp[i][j-coins[i]] // 使用第i种硬币

其中coins数组表示硬币的面值，即coins[1]=1, coins[2]=2, coins[3]=5。

初始状态为dp[i][0]=1，即组成0元钱的方法数为1。

最终的答案为dp[3][10]，即使用1元、2元、5元三种硬币组成10元钱的方法数。

下面是C++代码实现：

int coins[] = {0, 1, 2, 5};  // 硬币面值
int dp[4][11] = {0};  // DP数组

int main() {
    // 初始化
    for (int i = 1; i <= 3; ++i) {
        dp[i][0] = 1;
    }

    // DP过程
    for (int i = 1; i <= 3; ++i) {
        for (int j = 1; j <= 10; ++j) {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            if (j >= coins[i]) {
                dp[i][j] += dp[i][j-coins[i]];
            }
        }
    }

    // 输出答案
    cout << dp[3][10] << endl;

    return 0;
}

用c++帮我写一个100元买100只鸡代码

这是一个经典的鸡兔同笼问题，可以用穷举法来解决。

根据题目条件，我们可以列出以下方程：

x + y + z = 100 （1）
5x + 3y + z/3 = 100 （2）

其中，x表示买了5元一只的鸡的数量，y表示买了3元一只的鸡的数量，z表示买了1元三只的鸡的数量。

以下是使用C++编写的代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    for (int x = 0; x <= 20; x++) {
        for (int y = 0; y <= 33; y++) {
            int z = 100 - x - y;
            if (5 * x + 3 * y + z / 3 == 100) {
                cout << "5元一只的鸡：" << x << " 只" << endl;
                cout << "3元一只的鸡：" << y << " 只" << endl;
                cout << "1元三只的鸡：" << z << " 只" << endl;
                return 0;
            }
        }
    }

    cout << "无解" << endl;
    return 0;
}

程序使用两个循环遍历所有可能的x和y的取值，然后根据方程（1）和方程（2）判断是否满足条件。如果找到了满足条件的解，则输出结果。如果遍历完所有可能的取值都没有找到解，则输出"无解"。

注意，根据题目条件，只要给出一组满足条件的解即可，可能存在多组解。以上代码只输出了一组解，如果需要找到所有解，可以稍作修改。