x星最新版纸币的面额很奇怪，一共有1元、4元、9元、16元、25元、100元六种不同的面额。 已知每种面额纸币的数量不限，现在需要从中选取若干张纸币组成n元（n为正整数）。 请编写一个程序计算组成n元最少需要的纸币数量。

这道题目描述最新版纸币的面额很奇怪，一共有1元、4元、9元、16元、25元和100元六种不同的面额。已知每种面额纸币的数量不限，现在需要从中选择若干张纸币组成n元（n为正整数）。请编写一个程序计算组成n元最少需要的纸币数量。

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X星最新版纸币的面额很奇怪，一共有1元、4元、9元、16元、25元、100元六种不同的面额。 已知每种面额纸币的数量不限，现在需要从中选取若干张纸币组成N元（N为正整数）。 请编写一个程序计算组成N元最少需要的纸币数量。wzdm1

这是一个经典的动态规划问题，可以使用“完全背包”算法来解决。具体步骤如下：

1. 定义状态：设dp[i]为组成i元最少需要的纸币数量。

2. 初始化状态：dp[0] = 0，表示组成0元不需要纸币。

3. 状态转移方程：对于每一种面额j，如果j <= i，则可以选择使用一张面额为j的纸币，此时需要用到的纸币数量为dp[i-j]+1。因为使用一张面额为j的纸币，就相当于把组成i-j元最少需要的纸币数量加1，所以状态转移方程为dp[i] = min(dp[i], dp[i-j]+1)。

4. 最终答案：dp[N]即为组成N元最少需要的纸币数量。

下面是Python代码实现：

用java代码实现X星最新版纸币的面额很奇怪，一共有1元、4元、9元、16元、25元、100元六种不同的面额。 已知每种面额纸币的数量不限，现在需要从中选取若干张纸币组成N元（N为正整数）。 请编写一个程序计算组成N元最少需要的纸币数量。

这道题可以使用动态规划来解决，设f[i]表示组成i元所需的最少纸币数量，则有状态转移方程：f[i] = min(f[i-1], f[i-4], f[i-9], f[i-16], f[i-25], f[i-100]) + 1。

其中，f[i-1]表示选取1元面额的纸币，f[i-4]表示选取4元面额的纸币，以此类推。最终的答案即为f[N]。

以下是Java代码实现：

public class MinimumCoins {
    public static int minCoins(int N) {
        int[] f = new int[N+1];
        Arrays.fill(f, Integer.MAX_VALUE);
        f[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            if (i >= 1) f[i] = Math.min(f[i], f[i-1] + 1);
            if (i >= 4) f[i] = Math.min(f[i], f[i-4] + 1);
            if (i >= 9) f[i] = Math.min(f[i], f[i-9] + 1);
            if (i >= 16) f[i] = Math.min(f[i], f[i-16] + 1);
            if (i >= 25) f[i] = Math.min(f[i], f[i-25] + 1);
            if (i >= 100) f[i] = Math.min(f[i], f[i-100] + 1);
        }
        return f[N];
    }

    public static void main(String[] args) {
        int N = 200;
        System.out.println(minCoins(N));
    }
}

输出结果为 2，表示组成200元最少需要的纸币数量为2张100元纸币。