前言：剑指offer刷题系列
问题：
桌上有 n 堆力扣币，每堆的数量保存在数组 coins 中。我们每次可以选择任意一堆，拿走其中的一枚或者两枚，求拿完所有力扣币的最少次数。
示例：
输入：[4,2,1]
输出：4
解释：第一堆力扣币最少需要拿 2 次，第二堆最少需要拿 1 次，第三堆最少需要拿 1 次，总共 4 次即可拿完。
思路：
题目说的有点曲折，可以稍微修改题目看起来更好理解。即当给出一个包含不同面额硬币的列表coins，如何计算出最少需要多少个硬币来凑成一个给定的总金额。可以使用贪心算法来解决这个问题，一次可以去1次或2次，那默认每次都按最大数量取硬币。
即我的思想是尽可能每次多地拿取每个硬币，因为使用一个硬币只需要一次操作，而不使用硬币需要两次操作。所以，对于每个硬币，我们将其面额加一后再除以2，得到需要的硬币数量，并累加到count中，最后输出count为进行操作的次数。
这个算法的时间复杂度是O(N)，其中N是硬币的数量，因为我们只需遍历一次硬币列表。
空间复杂度：O(1)
基于上述思考，代码如下：
class Solution:
def minCount(self, coins: List[int]) -> int:
count = 0
for coin in coins:
count += (coin + 1) // 2
return count
执行结果如下图：
时间运行速度还行，内存消耗还不错。
学到的知识点：
- 贪心算法（Greedy Algorithm）： 这段代码使用了贪心算法的思想，即每次选择当前情况下最优的解决方案，而不考虑全局的最优解。在这个例子中，我们每次尽量多地使用每个硬币，以最小化所需的硬币数量，贪心算法在这里的局部最优解也是全局最优解。
- 整数除法和取整： 代码中使用了
(coin + 1) // 2来进行整数除法，这是一种常见的计算方法，可以得到除法结果的整数部分，也可以使用python的ceil函数实现相同操作。
