设有6 种不同面值的硬币，各硬币的面值分别为5 分，1 角，2 角，5 角，1 元，2元。现要用这些面值的硬币来购物。在购物中希望使用最少个数硬币。例如，1 次购物需要付款0.55 元，如果没有5 角的硬币，只好用2x2角+1x1角+1x5分 共4 枚硬币来付款。 对于给定的各种面值的硬币个数和付款金额，计算使用硬币个数最少的交易方案。 输入格式: 输入数据有若干组，第一行给出一个整数n表示输入数据的组数。 以下n行每一行有6 个整数和1个有2 位小数的实数。分别表示可以使用的各种面值的硬币个数和付款金额。 输出格式: 输出每组数据的最少硬币个数。如果不可能完成交易，则输出“impossible”。 python实现

可以使用动态规划来解决这个问题。

具体的，设dp[i]表示付款金额为i时所需硬币的最小数量，则有状态转移方程：

dp[i] = min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1)

其中coins[j]表示第j种硬币的面值，dp[i - coins[j]]表示付款金额为i - coins[j]时所需硬币的最小数量。

最终的答案即为dp[payment]，其中payment为需要付款的金额。

需要注意的是，如果存在无法完成交易的情况，即付款金额无法被硬币的面值凑出来，此时dp[payment]为无穷大，输出"impossible"。

具体实现见下：

n = int(input())  # 输入数据组数

for _ in range(n):
    coins = list(map(int, input().split()))  # 各种硬币的数量
    payment = int(input() * 100)  # 需要付款的金额，单位为分
    
    # 初始化dp数组，全部设为无穷大
    dp = [float('inf')] * (payment + 1)
    dp[0] = 0
    
    # 动态规划求解最小硬币数
    for i in range(payment + 1):
        for j in range(6):
            if coins[j] > 0 and i >= j + 1:
                dp[i] = min(dp[i], dp[i - j - 1] + 1)
                
    # 输出结果
    if dp[payment] == float('inf'):
        print("impossible")
    else:
        print(dp[payment])

注意在输入需要付款的金额时，需要将其转换为整数，并将单位由元转换为分。同时需要注意数组下标的计算，硬币面值为j + 1，而不是j。