首先这题（求一种解）应该用动态规划做，刚入门别听傻卵网友一瞬进入leetcode模式，然后劝退。
前面chatgpt的答案是对的，看不懂是对的，真别听傻卵网友的

求总解数我寻思着可能只能上数论，或者例题的穷举

然后开局c/c++ 的也挺呃呃，这年头写代码抽象化到前端都有人用Python的前提下，真没必要学c，大概。

另外这是例题
https://leetcode.com/problems/coin-change/

你好，我是编程的门外汉，你使用C#导致我搞不懂，但还是谢谢你回复我。

感谢你深夜还回复我，谢谢。希望你日后多指点。

Z这不就是一年级动态规划吗

动态规划，背包问题

简单的动态规划问题

等我去问问gpt

你的num_建议非常好，谢谢。

单这题,题目要求最大张数,所以理论上15元越多越好,所以最外层循环可以用15元张数的递减
即for count15 = int(100/15);count15 >=0; count15 --

问gpt
要自己写直接dfs

我把题目扩展一下，变成有k中不同面值的货币，最大获取M元，能做多获取多少张货币
模拟，枚举所有情况，复杂度是接近指数的。简单来说就是对每一种货币枚举获取【0-M/R】R为对应货币面值，然后直接进行计算获取货币张数。复杂度在o( (M/R) ^K) 随着货币数量呈现指数级别增加。
背包    将一种 货币 R进行拆分为 R、2R、4R、2^NR 小于M的物品，对应价值为货币的数量，这样问题就转变为了 01 背包问题，包的容量为M，让最终获取的价值最大，复杂度为
(Klog(M/R)) ^2，这样问题就变成了平方级增长，但会有对应的内存  Klog(M/R)的空间消耗。

启发式算法，当问题规模足够大时，采用背包是不可解的比如规模在 10^9左右，此时采用背包时间超过一天，可以考虑在采用背包预处理的基本上，采用模拟退火或者遗传算法来计算近似解，不过基本不能保证结果一定是最优的

来南+问写代码。。。真是有创意
而且文科生自学C？不会是想转码吧，现在转码已经不香了
看了下你的学习速度，一个多月还困在很基本的问题上，离能找工作遥遥无期
如果你是对gpt，ai感兴趣，建议你试个ai绘画感受一下完事儿了，涉及深度学习的外行碰了也没用

这楼主一看就是个bot啊…

感谢你的建议，我稍后尽量提升学习效率。

给你个建议

你别自学了，网上找找免费教程跟着学吧，你不是天才，自学效率太低

你的目的好像是“熟悉C语言编程，便于进行（机械臂）数控编程”，1个月应该是够了的

你也不是打算吃这碗饭，花钱学就没必要了，有钱另说


PS：单纯针对你主楼的问题，说网友出了个题目，教科书的答案无法解答
你原来的帖子，教科书的答案是穷举法，你现在就不能穷举了？
无非定义一个新变量来存储张数，每次穷举成功就比较张数大小最后输出这个张数


所以，你还是别自学了，找找免费教程吧


PS2：你到底发多少帖子，你不会是AI吧

应该先想通思路再写代码。
既然要用最多的纸币，那就是多用15元，少用20元和25元的。怎么才能尽量多用15元呢？先用100除以15，得到6张纸币，而余下的10块钱要用20和25元纸币来补足。然而10不能被20和25整除，所以需要少用一张15元纸币，这时余下25元，可以被25整除，此时使用了5+0+1，一共六张纸币。
再把思路翻译成代码即可。

这种简单的线性规划问题，可以用lingo试试