算法导论：最少硬币问题之python程序

动态规划：最少硬币问题

1. 问题描述：
   设有 n 种不同面值的硬币，各硬币的面值存于数组 T［1:n］中。现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组 Coins［1:n］中。
   对任意钱数 0≤m≤20001，设计一个用最少硬币找钱 m 的方法。

2. 编程任务：
   对于给定的 1≤n≤10，硬币面值数组 T 和可以使用的各种面值的硬币个数数组 Coins，以及钱数 m，0≤m≤20001，编程计算找钱 m 的最少硬币数。

3. ´数据输入：
   由文件 input.txt 提供输入数据，文件的第一行中只有 1 个整数给出n 的值,第 2 行起每行 2 个数，分别是 T[j]和 Coins[j]。最后 1 行是要找的钱数 m。

4. 解决思路：
   第一次观察题目，所想到的解决方法，是利用贪心策略，从最接近要找钱数去找下去。但是实际上是不行的，比如需要找6元，现在有面值为1，3，4元各两张，如果按最接近的方式找下去，结果是4、1、1，三张，但是其实两张3元是最少的。所以还是回到动态规划的思路上，寻找一个递推式。
   定义一个长度为m的数组从c[1….m]中存放一系列子结果，即c[i]为要凑的钱数为i时所需要的最少硬币数，那从c[m]就是我们要求的结果，当要找的钱数i(1<i<m)与当前试探的硬币面值k相等时，则c[i]=1࿰