class Solution { public int coinChange(int[] coins, int amount) { int []dp = new int[amount+1]; //初始化为amount+1， 便于后面min比较 for(int i=1; i<amount+1; i++) { dp[i] = amount+1; } dp[0] = 0; //外层循环枚举所有可能的面值 for(int i=0; i<amount+1; i++) { //内层循环求出该面值下所有可能选择的最小值 for(int coin : coins) { //过滤掉不可能的情况 if(i<coin) { continue; } dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i-coin]+1); } } return (dp[amount]==(amount+1)) ? (-1) : dp[amount]; }

这是一个关于硬币找零的问题，使用动态规划算法来解决。具体实现过程中，先将dp数组初始化为amount+1，然后外层循环枚举所有可能的面值，内层循环求出该面值下所有可能选择的最小值。最后返回dp[amount]，如果等于amount+1，则返回-1。

相关问题

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。

int coinChange(int[] coins, int amount) { int[] dp = new int[amount + 1]; // 数组⼤⼩为 amount + 1，初始值也为 amount + 1 Arrays.fill(dp, amount + 1); // base case dp[0] = 0; // 外层 for 循环在遍历所有状态的所有取值 for (int i = 0; i < dp.length; i++) { // 内层 for 循环在求所有选择的最⼩值 for (int coin : coins) { // ⼦问题⽆解，跳过 if (i - coin < 0) {continue; } dp[i] = Math.min(dp[i], 1 + dp[i - coin]); } } return (dp[amount] == amount + 1) ? -1 : dp[amount]; }

这是一个使用动态规划解决硬币找零问题的代码。该算法的基本思路是：对于任意的金额数，我们都可以通过计算凑出该金额所需的最小硬币数来解决问题。具体步骤如下：

1. 创建一个长度为 amount+1 的数组 dp，初始值为 amount+1，用来存储凑出每个金额所需的最小硬币数。

2. 将 dp[0] 的值设置为 0，表示凑出金额为 0 所需的最小硬币数为 0。

3. 遍历 dp 数组，对于每个 i，遍历硬币数组 coins，如果当前硬币面值 coin 小于等于 i，那么说明可以使用该硬币凑出金额为 i，此时更新 dp[i] 的值为 dp[i-coin]+1 和 dp[i] 本身中的较小值。

4. 最终返回 dp[amount]，如果其值等于 amount+1，则说明无法凑出该金额，返回 -1。

该算法的时间复杂度为 O(amount * n)，其中 n 是硬币数组的长度。