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以下是使用动态规划算法解决该问题的 Python 代码实现： ```python n = int(input()) T = list(map(int, input().split())) Coins = list(map(int, input().split())) m = int(input()) # 初始化dp数组 dp = [float("inf")] * (m + 1) dp[0] = 0 # 逐个计算dp[i] for i in range(n): for j in range(m, T[i]-1, -1): # 如果当前面值的硬币数量不为0且可以凑出j if Coins[i] > 0 and dp[j-T[i]] < float("inf"): dp[j] = min(dp[j], dp[j-T[i]] + 1) Coins[i] -= 1 # 输出结果 if dp[m] == float("inf"): print(-1) else: print(dp[m]) for i in range(n): cnt = 0 for j in range(1, dp[m]+1): if dp[m-j*T[i]] == dp[m] - j: cnt += 1 print(T[i], cnt) ``` 算法思路： 设 dp[i] 表示凑出钱数为 i 所需要的最少硬币数，则有： dp[i] = min(dp[i], dp[i-T[j]]+1) 其中 T[j] 表示第 j 种面值的硬币。 注意，为了避免重复使用同一种面值的硬币，我们需要在计算 dp[i] 的时候，从大到小遍历硬币面值，同时在计算 dp[i-T[j]] 的时候，需要先判断 Coins[j] 是否为 0，如果为 0，则说明该面值的硬币已经用完了，不能再使用。 最后，如果 dp[m] 为无穷大，则说明无法凑出钱数 m，输出 -1；否则，输出 dp[m]，并根据 dp 数组反推每种面值的硬币使用数量。