一、找零钱问题
例题1：
有 1 元，5元，10元，20元，100元，200元的钞票无穷多张。现在使用这些钞票支付X元，最少需要多少张钞票。
X = 628
最佳支付方法：
3张200块的，1张20块的，1张5块的，3张1块的
共需3+1+1+3 = 8张
直觉告诉我们:尽可能多的使用面值较大的钞票!
贪心法: 遵循某种规律，不断贪心的选取当前最优策略的算法设计方法。
分析：面额为1元、5元、10元、20元、100元、200元，任意面额是比自己小的面额的倍数关系。 所以当使用一张较大面额钞票时，若用较小面额钞票替换，一定需要更多的其他面额的钞票!
代码实现：
#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
const int RMB[]= {200,100,20,10,5,1};
const int NUM = 6;//6种面值
int X = 628;
int count = 0;
for(int i= 0;i< NUM;i++){
int use = X / RMB[i];需要面额为RMB[i]的use张
count + = use；
X = X -RMB[i] * use;
printf("需要面额为%d 的%d张",RMB[i],use);
printf("剩余需要支付金额%d.\n",X);
}
printf("总共需要%d张\n",count);
return 0;
}
为何这么做一定是对的？
面额为 1元，5元，10元，20元，100元，200元，任意面额是比自己小的面额的倍数关系。
所以当使用一张较大面额钞票时，若使用较小面额钞票替换，一定需要更多的其他面额的钞票。
例如：
5=1+1+1+1+1
10=5+5
20=10+10
100=20+20+20+20+20
200=100+100
故：当前最优解即为全局最优解，贪心成立。
例题2：
有1元，5元，6元的纸币，现在用这些钞票支付K元，至少多少张纸币？
经我们分析，这种情况是不适合用贪心算法的，因为我们上面提供的贪心策略不是最优解。比如，要支付10元的话，按照上面的算法，至少需要1张6元的，4张1元的，而实际上最优的应该是2张5元的。
例题3：假设1元、2元、5元、10元、20元、50元、100元的纸币分别有a,b,c,d,e,f,g张。现在要用这些钱来支付m元，至少要用多少张纸币？如果能支付输出最少支付的张数，如果不能支付，输出-1。
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=7;
int Count[N]={3,0,2,1,0,3,5}; //每种面值的数量
int Value[N]={1,2,5,10,20,50,100}; //面值
int solve(int money)
{
int num=0;
for(int i=N-1;i>=0;i--)
{
int c=min(money/Value[i],Count[i]);
money=money-c*Value[i];
num+=c;
}
if(money>0) num=-1;
return num;
}
int main()
{
int money;
cin>>money;
int res=solve(money);
if(res!=-1) cout<<res<<endl;
else cout<<"NO"<<endl;
}
考虑一下，如果不同面值的钞票数量有限制，能不能直接用贪心算法。
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