【问题描述】
这是一个古老而又经典的问题。用给定的几种钱币凑成某个钱数，一般而言有多种方式。例如：给定了 6 种钱币面值为 2、5、10、20、50、100，用来凑 15 元，可以用 5 个 2 元、1个 5 元，或者 3 个 5 元，或者 1 个 5 元、1个 10 元，等等。显然，最少需要 2 个钱币才能凑成 15 元。你的任务就是，给定若干个互不相同的钱币面值，编程计算，最少需要多少个钱币才能凑成某个给出的钱数。
【输入形式】输入可以有多个测试用例。每个测试用例的第一行是待凑的钱数值 M（1 <= M<= 2000，整数），接着的一行中，第一个整数 K（1 <= K <= 10）表示币种个数，随后是 K个互不相同的钱币面值 Ki(1 <= Ki <= 1000)。输入 M=0 时结束。
【输出形式】每个测试用例输出一行，即凑成钱数值 M 最少需要的钱币个数。如果凑钱失败，输出“Impossible”。你可以假设，每种待凑钱币的数量是无限多的。
【样例输入】
15
6 2 5 10 20 50 100
1
1 2
0
【样例输出】
2
Impossible
首先建立一个二维数组dp[K][N]，表示：共K种钱币要凑N元钱。
dp[i][j]表示使用前 i 种钱币组成 j 的钱数的最少钱币数。
①以2,5,10,20,50,100凑15元为例，则建立表格，并填充第一行如下：
只用2元的钱币凑钱，其中3000表示无法凑出。
②接下来考虑第二行，增加考虑金额为5的钱币，以dp[1][14]为例（图中红色格子）
如果5元的0张，则总钱币数为dp[0][14]=7
如果5元的1张，则总钱币数为dp[0][9]+1=3001
如果5元的2张，则总钱币数为dp[0][4]+1=2+2=4
如果5元的3张，则总钱币数为dp[0][-1]+3，数组越界，不考虑
因此最优解为4，即dp[2]=4
进一步地思考：计算dp[1][14]的时候，是否真的需要考虑≥2张的情况呢？
事实上，在计算dp[1][9]的时候，我们已经穷举了dp[0][9]、dp[0][4]，得到了最优解。因此在计算dp[1][14]时，只需选择dp[0][14]和 dp[1][9]+1的较小者。
最后的结果：
