获取给定数组中组合总和的最低价格

，可以使用动态规划的方法来解决。首先，定义一个一维数组dp，其中dp[i]表示组合总和为i时的最低价格。初始时，将dp数组中的所有元素初始化为正无穷大。

然后，遍历给定数组中的每个元素num，对于每个元素num，遍历从num到目标总和target之间的所有可能的组合总和i。对于每个组合总和i，更新dp[i]的值为dp[i-num]+1和dp[i]的较小值，表示使用当前元素num时的最低价格。

最后，返回dp[target]作为最终的结果，即组合总和为target时的最低价格。

以下是示例代码：

def get_lowest_price(nums, target):
    dp = [float('inf')] * (target + 1)
    dp[0] = 0

    for num in nums:
        for i in range(num, target + 1):
            dp[i] = min(dp[i], dp[i - num] + 1)

    return dp[target]

# 示例用法
nums = [2, 3, 5]
target = 8
lowest_price = get_lowest_price(nums, target)
print(lowest_price)

在这个例子中，给定数组为[2, 3, 5]，目标总和为8。通过动态规划算法，可以得到最低价格为3。

这个问题的应用场景可以是在购物网站中，根据用户选择的商品和其对应的价格，计算出满足用户需求的最低价格。腾讯云相关产品中，可以使用云函数（https://cloud.tencent.com/product/scf）来实现动态规划算法的计算过程。