给定一组硬币的面额，以及要找零的钱数，计算出符合找零钱数的最少硬币数量。
例如，美国硬币面额有1、5、10、25这四种面额，如果要找36美分的零钱，则得出的最少硬币数应该是1个25美分、1个10美分和1个10美分共三个硬币。这个算法要解决的就是诸如此类的问题。我们来看看如何用动态规划的方式来解决。
对于每一种面额，我们都分别计算所需要的硬币数量。具体算法如下：
示意图
方案4的硬币总数最少，因此为最优方案。
具体的代码实现如下：
function minCoinChange(coins, amount) { let result = null; if (!amount) return result; const makeChange = (index, value, min) => { let coin = coins[index]; let newAmount = Math.floor(value / coin); if (newAmount) min[coin] = newAmount; if (value % coin !== 0) { makeChange(--index, value - coin * newAmount, min); } }; const arr = []; for (let i = 0; i < coins.length; i++) { const cache = {}; makeChange(i, amount, cache); arr.push(cache); } console.log(arr); let newMin = 0; arr.forEach(item => { let min = 0; for (let v in item) min += item[v]; if (!newMin || min < newMin) { newMin = min; result = item; } }); return result;}函数minCoinChange()接收一组硬币的面额，以及要找零的钱数。我们将上面例子中的值传入：
const result = minCoinChange2([1, 5, 10, 25], 36);console.log(result);
得到如下结果：
[ { '1': 36 }, { '1': 1, '5': 7 }, { '1': 1, '5': 1, '10': 3 }, { '1': 1, '10': 1, '25': 1 }]{ '1': 1, '10': 1, '25': 1 }上面的数组是我们在代码中打印出来的arr的值，用来展示四种不同面额的硬币作为找零硬币时，实际所需要的硬币种类和数量。最终，我们会计算arr数组中硬币总数最少的那个方案，作为minCoinChange()函数的输出。
当然在实际应用中，我们可以把硬币抽象成任何你需要的数字，这个算法能给出你满足结果的最小组合。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持武林网。
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