題目：
description
小蛇是金融部部長。最近她決定製造一系列新的貨幣。假設她要製造的貨幣的面值為x1,x2,x3… 那麼x1必須為1，xb必須為xa的正整數倍（b>a）。例如1，5，125，250就是一組合法的硬幣序列，而1，5，100，125就不是。不知從哪一天開始，可愛的蛇愛上了一種萌物——兔紙！從此，小蛇便走上了遇上兔紙娃娃就買的不歸路。某天，小蛇看到了n只可愛的兔紙，假設這n 只兔紙的價錢分別是a1,a2…an。現在小蛇想知道，在哪一組合法的硬幣序列下，買這n只兔紙所需要的硬幣數最少。買兔紙時不能找零，1<=n<=50, 1<=ai<=100,000
input
第一行，乙個整數n，表示兔紙的個數
第二行，n個用空格隔開的整數，分別為n只兔紙的價錢
output
一行，乙個整數，表示最少付的錢幣數。
sample input
225 102
sample output
4
hint
樣例解釋：共有兩隻兔紙，價錢分別為25和102。現在小蛇構造1，25，100這樣一組硬幣序列，那麼付第一只兔紙只需要乙個面值為25的硬幣，第二隻兔紙需要乙個面值為100的硬幣和兩個面值為1的硬幣，總共兩隻兔紙需要付4個硬幣。這也是所有方案中最少所需要付的硬幣數。
這是乙個貪心+動態規劃問題
關於貪心比較好理解，在給定硬幣序列的情況下，盡量使最大的硬幣使用最多，然後再盡量使第二大的硬幣使用最多，等等。。。
這種貪心策略，只在本題條件下成立，對於一般的硬幣序列就不一定了。
動態規劃就比較有趣了。
用dp[i]表示在最大的硬幣為i的情況下，最少需要付的硬幣數
那麼dp[j]是滿足i|j的所有i中，f(i,j)的最小值
其中，f(i,j)表示的是最大硬幣為j,第二大的硬幣為i時,最少需要付的硬幣數，可以根據dp[i]直接求出來。
這樣就得到了遞推式，可以動態規劃了，不過超時了。
於是上面的演算法還可以優化：
dp[j]是滿足i|j的所有i中，f(i,j)的最小值，這一點無疑是對的，但是還不夠簡單。
實際上，dp[j]是滿足j=i*p(p為任意素數)的所有i中，f(i,j)的最小值
這樣，計算可以變快，不過需要預先給出素數表。
我用的方法是篩法打表，把素數按順序存到pri陣列中
**：
#includeusing namespace
std;
int num[
50], dp[
100001
], prime[
100001
], pri[
10000
];int
main
()for
(int i =
1; i <= m; i++)prime[i]=1
;for
(int i =
2; i <= m; i++)
if(prime[i])
for(
int i =
2; i <= m; i++)dp[i]
=12345678
;for
(int i =
1; i <= m; i++)
} cout << result << endl;
return0;
}
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