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。

这是一个经典的动态规划问题，可以使用动态规划算法来解决。

首先，我们定义一个数组dp，其中dp[i]代表组成i元所需的最少纸币数量。初始状态为dp[0]=0，因为组成0元不需要纸币。

接下来，我们考虑如何转移。对于每种面额的纸币，我们可以选择使用或不使用。如果不使用，那么组成i元的最少纸币数量就等于组成i元-1元所需的最少纸币数量，即dp[i]=dp[i-1]。如果使用，那么组成i元的最少纸币数量就等于组成i-j*j元所需的最少纸币数量加上使用1张面额为j*j元的纸币，其中j*j表示当前考虑的面额。因为每种面额的纸币数量不限，所以我们可以枚举使用多少张面额为j*j元的纸币，选择其中最小的一种方案。因此，转移方程为dp[i]=min(dp[i], dp[i-j*j]+1)。

最终，我们得到的dp[N]即为组成N元所需的最少纸币数量。

以下是Python代码实现：

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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。

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。