本文介绍如何使用Python实现一个动态规划函数，解决寻找达到特定总和S所需的最小硬币数量问题。通过定义长度为S+1的数组，遍历金额和硬币面值，找到最优解。
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在编程中，经常会遇到需要找零或者给出一定数量的硬币来表示一个特定的金额的情况。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现一个函数，该函数可以计算出为了达到给定的总和S所需的最小硬币数量。
算法思路
我们将使用动态规划的思想来解决这个问题。动态规划是一种将问题分解成更小的子问题并逐步解决的算法思想。对于这个问题，我们可以考虑将总和S分解为更小的金额，然后计算出获得每个小金额所需的最小硬币数量，最后再根据这些子问题的解来计算出总和S所需的最小硬币数量。
具体而言，我们可以定义一个长度为S+1的数组dp，其中dp[i]表示总和为i所需的最小硬币数量。我们将数组初始化为一个较大的值，比如无穷大。然后，我们遍历从1到S的每个金额，对于每个金额i，我们再遍历硬币的面值，计算出获得金额i所需的最小硬币数量，并更新dp[i]的值。
最后，dp[S]的值即为总和S所需的最小硬币数量。
源代码实现
下面是使用Python实现的函数代码：
def min_coin_count(coins
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