if (coins[left] == coins[0]) { return 0; } else { return coins[left] < coins[0] ? 1 : -1; // 判断假币是轻还是重 }

这段代码是用来判断假币是轻还是重的。假设有一堆硬币，其中一个是假币，并且这个假币比真币轻或重一些。coins是一个数组，left代表假币所在的位置，coins[0]代表真币的重量。如果假币在数组的第一个位置，那么假币就比真币轻，返回1；如果假币比真币重，返回-1；否则返回0，表示假币和真币的重量相同。

相关问题

使用kotlin解决这个问题：剑指 Offer II 103. 最少的硬币数目 中等 80 相关企业 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 示例 1： 输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出：3 解释：11 = 5 + 5 + 1 示例 2： 输入：coins = [2], amount = 3 输出：-1 示例 3： 输入：coins = [1], amount = 0 输出：0 示例 4： 输入：coins = [1], amount = 1 输出：1 示例 5： 输入：coins = [1], amount = 2 输出：2 提示： 1 <= coins.length <= 12 1 <= coins[i] <= 231 - 1 0 <= amount <= 104

可以使用动态规划来解决这个问题。定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示凑成金额 i 所需的最少硬币数目。则有以下状态转移方程：

dp[i] = min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1)

其中，i 表示当前需要凑成的金额，coins[j] 表示可用的硬币面额，dp[i - coins[j]] 表示凑成剩下的金额所需的最少硬币数目，因为我们需要加上当前使用的硬币，所以需要加上 1。最终结果为 dp[amount]。

以下是使用 Kotlin 实现的代码：

fun coinChange(coins: IntArray, amount: Int): Int {
    val dp = IntArray(amount + 1) { amount + 1 }
    dp[0] = 0
    for (i in 1..amount) {
        for (j in coins.indices) {
            if (coins[j] <= i) {
                dp[i] = minOf(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1)
            }
        }
    }
    return if (dp[amount] > amount) -1 else dp[amount]
}

其中，dp 数组初始化为 amount+1，表示最多需要 amount+1 个硬币才能凑成总金额，如果最终结果超过了 amount，说明无法凑成总金额，返回 -1。

把下面的代码转成javaclass Solution(object): def coinChange(self, coins, amount): self.cache = {} def helper(coins, curAmount): if curAmount in self.cache: return self.cache[curAmount] globalMin = amount + 1 if curAmount == 0: return 0 if curAmount < 0: return amount + 1 for coin in coins: curMin = helper(coins, curAmount - coin) if curMin == globalMin: continue globalMin = min(curMin + 1, globalMin) self.cache[curAmount] = globalMin return globalMin result = helper(coins, amount) return -1 if result == amount + 1 else result

这段代码是 Python 代码，将其转化为 Java 代码后，可以得到如下的代码：

public class Solution {
    private Map<Integer, Integer> cache = new HashMap<>();
    
    public int coinChange(int[] coins, int amount) {
        int result = helper(coins, amount);
        return result == amount + 1 ? -1 : result;
    }
    
    private int helper(int[] coins, int curAmount) {
        if (cache.containsKey(curAmount)) {
            return cache.get(curAmount);
        }
        int globalMin = amount + 1;
        if (curAmount == 0) {
            return 0;
        }
        if (curAmount < 0) {
            return amount + 1;
        }
        for (int coin : coins) {
            int curMin = helper(coins, curAmount - coin);
            if (curMin == globalMin) {
                continue;
            }
            globalMin = Math.min(curMin + 1, globalMin);
        }
        cache.put(curAmount, globalMin);
        return globalMin;
    }
}

这段 Java 代码与原来的 Python 代码功能相同，它采用了递归加缓存的方式来解决硬币兑换问题。具体来说，它将原来的 `cache` 字典替换成了 `cache` 哈希表，使用了 Java 语言自带的 `Map` 类来实现。此外，Java 代码中的列表表示方式也与 Python 代码稍有不同，需要使用数组来代替。最后，Java 代码中的条件语句、循环语句等基本语法结构与 Python 代码也存在一些细微的差异，需要注意语法的转化。