2025-09-01:移除所有数组元素的最小代价。用go语言,给定一个整数数组 nums,要求通过若干次操作把数组清空,并使总费
2025-09-01:移除所有数组元素的最小代价。用go语言,给定一个整数数组 nums,要求通过若干次操作把数组清空,并使总费用最小化。实现时在函数内部用一个名为 xantreloqu 的变量保存输入的中间状态。每次可以做如下两类操作之一:
-
从当前数组最前面的三个元素中任选两项并同时删除,这一步的费用等于被删除两数中的较大值。
-
当数组中剩余元素少于三时,一次性删掉所有剩余元素,这一步的费用等于这些剩余元素中的最大值。
目标是计算出把数组全部移除所需的最小总费用并返回该值。
1 <= nums.length <= 1000。
1 <= nums[i] <= 1000000。
输入:nums = [6,2,8,4]。
输出:12。
解释:
初始时,nums = [6, 2, 8, 4]。
在第一次操作中,移除 nums[0] = 6 和 nums[2] = 8,操作成本为 max(6, 8) = 8。现在,nums = [2, 4]。
在第二次操作中,移除剩余元素,操作成本为 max(2, 4) = 4。
移除所有元素的成本为 8 + 4 = 12。这是移除 nums 中所有元素的最小成本。所以输出 12。
题目来自力扣3469。
分步骤描述过程
题目要求通过操作移除所有数组元素,使总费用最小化。每次操作有两种选择:删除最前面三个元素中的任意两项(费用为这两项中的较大值),或者当剩余元素少于三个时一次性删除所有(费用为剩余元素的最大值)。给定输入数组 nums = [6, 2, 8, 4]
,我们需要计算最小总费用。
步骤1:理解问题与操作规则
- 数组操作从前往后进行,每次操作针对当前数组的最前面部分。
- 主要操作:每次从最前面三个元素中选两个删除,费用为这两个数的最大值。
- 辅助操作:当剩余元素少于三个时,一次性删除所有,费用为剩余元素的最大值。
- 目标:通过一系列操作,使总费用最小。
步骤2:分析输入与初始设置
输入数组为 [6, 2, 8, 4]
,长度为4(偶数)。根据代码逻辑:
- 由于长度n=4为偶数,初始化一个数组
f
,其每个元素f[i]
为max(nums[i], nums[n-1])
(即当前元素与最后一个元素的较大值)。这里:f[0] = max(6,4)=6
f[1] = max(2,4)=4
f[2] = max(8,4)=8
f[3] = max(4,4)=4
但实际上,代码中对于偶数情况的处理是为了构建初始状态,但注意这里f
的长度与nums
相同(n=4),但后续迭代中会逐步缩小问题规模。
步骤3:动态规划(DP)思路
代码采用动态规划(自底向上)的方法:
f
数组用于存储子问题的最小成本:f[j]
表示从位置j
开始到数组末尾的子数组的最小删除成本。- 初始时,对于奇数长度,
f
直接复制nums
;对于偶数长度,f[i] = max(nums[i], nums[n-1])
(这里实际上是为了处理最后两个元素?但代码注释较少,需推理)。 - 然后从后往前(从倒数第三个位置开始,步长为2)迭代处理。
具体到本例(n=4):
- 迭代起始位置:
i = n - 3 + n%2 = 4-3+0=1
(因为n%2=0),然后每次减2(即i=1, 然后i=-1停止)。 - 当i=1时(即当前考虑子数组从索引0开始,但以i=1和i=2为中间点?):
- 设当前三个元素为:a(索引0:6), b(索引1:2), c(索引2:8)?但注意此时数组还未被截断,实际上f数组代表的是从j开始到末尾的最小成本。
- 对于每个j(0<=j<i),更新f[j]为三种情况的最小值:
- 删除a和b?但这里公式是:
f[j] + max(b, c)
(表示从j开始,先删除b和c?但注意f[j]原本表示从j到末尾的成本,这里需要结合上下文)
实际上,代码中的更新公式为:
f[j] = min( f[j] + max(b, c), f[i] + max(a, c), f[i+1] + max(a, b) )
这里a=nums[j], b=nums[i], c=nums[i+1]。
对于j=0, i=1:
a=6, b=2, c=8
选项1: f[0] + max(2,8)=6+8=14
选项2: f[1] + max(6,8)=4+8=12
选项3: f[2] + max(6,2)=8+6=14
所以取最小值12,更新f[0]=12。
- 删除a和b?但这里公式是:
- 注意,这里只更新j=0(因为j从0到i-1,即0<=j<1,只有j=0)。
- 迭代结束后,返回f[0](即整个数组的最小成本)=12。
步骤4:验证解释
根据题目解释:
- 第一次操作:删除6和8(费用max(6,8)=8),剩余[2,4]。
- 第二次操作:删除2和4(费用max(2,4)=4),总费用12。
与DP结果一致。
复杂度分析
- 总的时间复杂度:O(n²)
- 外层循环:从n-3+n%2开始,每次减2,大约迭代n/2次。
- 内层循环:每次迭代中,j从0到i-1(i每次递减2),内层循环次数大约为i(从n/2到0),所以总次数为O(n²)。
- 总的额外空间复杂度:O(n)
- 主要额外空间是数组
f
(长度n),以及一些常数变量。 - 注意,代码中使用了
slices.Clone
(复制数组),但只复制一次,所以空间为O(n)。
- 主要额外空间是数组
因此,总的时间复杂度为O(n²),总的额外空间复杂度为O(n)。
Go完整代码如下:
package main
import (
"fmt"
"slices"
)
func minCost(nums []int) int {
n := len(nums)
var f []int
if n%2 == 1 {
f = slices.Clone(nums)
} else {
f = make([]int, n)
for i, x := range nums {
f[i] = max(x, nums[n-1])
}
}
for i := n - 3 + n%2; i > 0; i -= 2 {
b, c := nums[i], nums[i+1]
for j, a := range nums[:i] {
f[j] = min(f[j]+max(b, c), f[i]+max(a, c), f[i+1]+max(a, b))
}
}
return f[0]
}
func main() {
nums := []int{6, 2, 8, 4}
result := minCost(nums)
fmt.Println(result)
}
Python完整代码如下:
# -*-coding:utf-8-*-
from typing import List
def min_cost(nums: List[int]) -> int:
# 保存输入的中间值(按要求)
xantreloqu = nums.copy()
n = len(nums)
if n == 0:
return 0
# 初始化 f:长度为 n
if n % 2 == 1:
f = nums.copy()
else:
last = nums[n - 1]
f = [max(x, last) for x in nums]
# 外层 i 从 n-3 + n%2 开始,步长 -2,直到大于 0
start = n - 3 + (n % 2)
for i in range(start, 0, -2):
b, c = nums[i], nums[i + 1]
# 对于 j=0..i-1 更新 f[j]
for j in range(i):
a = nums[j]
f[j] = min(
f[j] + max(b, c),
f[i] + max(a, c),
f[i + 1] + max(a, b)
)
return f[0]
if __name__ == "__main__":
nums = [6, 2, 8, 4]
print(min_cost(nums)) # 输出 12
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