“我的要求很简单，就是能喝上一罐82年份的雪碧”。

杨成坏坏地笑了。

“好，满足你！”

系统声音刚落，杨成就出现在了一个自动售货机前面。

漆黑的夜晚，明亮的路灯下面，自动售货机散发出微蓝色的光芒，里面一排排的货架盛放着一瓶瓶饮料。

杨成掏出几个硬币，先选中了雪碧下面的按钮，然后把硬币塞进投币口。

估摸着过了好几秒钟，从出货口并没有滚出来饮料。

相反一个便笺飘落了下来。

借着微弱的灯光，杨成拿起便笺一看，上面写着几行小字。

“为自动售货机编写业务逻辑，已知规则如下：”

“1.售货机接收N种纸币或硬币，其中包括1元，5元，10元....”

“2.售货机最开始拥有各种类型钱币的数量都是一定的”。

“3.如果投入的钱币低于商品的价值，那么将钱币原封不动地退回”。

“4.如果投入的钱币等于商品的价值，那么无须找零”。

“5.如果投入了售货机不支持的钱币类型，原路返回无效的钱币”。

“6.如果要找零，尽可能从大额的纸币开始，比方说，要找25块钱，退回的结果是1张20块和1张5块，而不是2张10块的和1张5块”。

“7.如果售货机已有的钱币无法全额找零，那么尽可能接近地找零，但售货机是不能吃亏的！”

“这是个背包问题啊”，杨成挠了挠头。

最后一条描述说明了问题的性质。

背包问题可以描述为：

给定一组物品，每种物品都有自己的价格，在限定的总价值内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。

对于这一类问题，最好最高效的方法是动态规划求解，但使用递归蛮力求解，在小数据范围内也是可以的。

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