动态规划硬币找零问题

动态规划硬币找零问题是一个经典的问题，可以用动态规划的思想解决。问题描述如下：给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount，我们要计算出组成总金额所需的最少硬币个数。

解决该问题的动态规划算法步骤如下：

1. 创建一个长度为 amount+1 的数组 dp，用于存储计算出的最少硬币个数。初始化 dp 数组的所有元素为正无穷大，除了 dp[0] = 0。

2. 对于每个金额 i，计算使用不同硬币面额时所需的最少硬币个数。遍历硬币面额数组 coins，如果当前硬币面额小于等于 i，那么 dp[i] 的值就等于 dp[i - coin] + 1 和 dp[i] 中的较小值。

3. 最终，dp[amount] 的值就是组成总金额所需的最少硬币个数。如果 dp[amount] 的值仍然为正无穷大，则表示无法凑成总金额，返回 -1。

以下是一个示例代码实现：

def coinChange(coins, amount):
    dp = [float('inf')] * (amount + 1)
    dp[0] = 0

    for i in range(1, amount + 1):
        for coin in coins:
            if coin <= i:
                dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)

    if dp[amount] == float('inf'):
        return -1
    else:
        return dp[amount]

这样，通过动态规划算法，我们可以得到最少硬币个数来凑成总金额。希望能帮助到你！如果有任何疑问，请随时提问。