在日常生活中，找零问题是一个非常常见的场景。假设某个人购买了一件商品，需要支付一定金额，但是该金额超过了实际商品价格，于是该人需要找回一定的零钱。如果这个人希望尽可能地少找钱，那么这就是一个经典的贪心算法问题。下面，我们以 C++ 代码的形式来实现找零问题的贪心算法。

假设顾客需要找回的零钱有以下几种面额：1 元，5 元，10 元和 50 元。我们需要编写一个函数来计算这个人最少需要找回多少钱。我们假定该函数的原型如下：

int getMinChange(int price, int paid);

参数 price 表示商品实际价格，paid 表示顾客实际支付的金额。函数返回值为顾客最少需要找回的钱数。

我们可以采用贪心策略来实现这个函数。具体的思路如下：

1. 初始化一个数组 change[]，用来表示各种面额的零钱还有多少个。

2. 计算需要找回的钱数 changeNeeded = paid - price。

3. 从面额最大的零钱开始，计算该面额的零钱可以找几个。

4. 从面额次大的零钱开始，计算该面额的零钱可以找几个，直到找完所有的零钱。

5. 将所有的零钱数量相加，就是最少需要找回的钱数。

以下是完整的 C++ 代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;
const int NUM_OF_COINS = 4;
const int COINS[] = 1;
int getMinChange(int price, int paid) {
  int change[NUM_OF_COINS] = {0};
  int changeNeeded = paid - price;
  int numCoins = 0;  // 记录找回的零钱数量
  for (int i = 0; i < NUM_OF_COINS; i++) {
    // 计算该面额的零钱可以找几个
    while (changeNeeded >= COINS[i]) {
      changeNeeded -= COINS[i];
      change[i]++;
      numCoins++;
    }
  }
  return numCoins;
}
int main() {
  int price, paid;
  cout << "请输入商品实际价格：";
  cin >> price;
  cout << "请输入顾客实际支付的金额：";
  cin >> paid;
  int minChange = getMinChange(price, paid);
  cout << "最少需要找回 " << minChange << " 元零钱" << endl;
  return 0;
}

在函数内部，我们首先初始化了 change[] 数组，然后计算了需要找回的钱数 changeNeeded。接着，我们从面额最大的零钱开始循环，每次都计算该面额的零钱可以找几个。最后，我们将所有的零钱数量相加，就得到了最少需要找回的钱数。

在主函数中，我们先让用户输入商品实际价格和顾客实际支付的金额。然后，我们调用 getMinChange() 函数来计算最少需要找回多少钱。最后，我们输出计算结果。

这就是 C++ 贪心算法实现找零问题的示例。贪心算法在实际应用中具有广泛的用途，可以用来解决很多实际问题。在使用贪心算法时，需要确保问题具有贪心选择性质和最优子结构性质。如果这两个性质都满足，那么贪心算法就可以给出正确的最优解。

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