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。

这是一个典型的动态规划问题。我们可以定义一个状态 $dp[i]$ 表示组成 $i$ 元最少需要的纸币数量。那么，对于每个 $i$，我们可以枚举所有纸币的面额 $j$，并且计算使用一张面额为 $j$ 的纸币后剩余的金额 $i-j$，然后更新 $dp[i]$ 的值。

具体地，对于每个 $i$，我们可以使用下面的转移方程来更新 $dp[i]$ 的值：

$$
dp[i] = \min_{j\in\{1,4,9,16,25,100\}}\{dp[i-j]+1\}
$$

其中，$dp[0]=0$，表示组成 0 元需要 0 张纸币。最终答案为 $dp[N]$。

下面是 Python 代码实现：

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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：

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。

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