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法學在 Python 中查詢陣列的最小調整成本
假設我們有一個正數陣列；我們替換陣列中的每個元素，使得陣列中兩個相鄰元素之間的差小於或等於給定的目標值。現在，我們必須最小化調整成本，即新值和舊值之間差異的總和。更準確地說，我們將最小化 ∑|A[i] – Anew[i]|，其中 i 的範圍是 0 到 n-1，n 表示 A 的大小，Anew 是相鄰差小於或等於目標值的陣列。
因此，如果輸入類似於 [56, 78, 53, 62, 40, 7, 26, 61, 50, 48]，目標值為 20，則輸出將為 25
為了解決這個問題，我們將遵循以下步驟：
n := arr 的大小
table := [[0 for i in range 0 to M + 1] for i in range 0 to n]
for j in range 0 to M + 1, do
table[0, j] := |j - arr[0] |
for i in range 1 to n, do
for j in range 0 to M + 1, do
table[i, j] := 100000000
for k in range maximum of (j-target and 0) and minimum of (M and j + target), do
table[i,j] = minimum of table[i,j], table[i - 1,k] + |arr[i] - j|
ans := 10000000
for j in range 0 to M + 1, do
ans = minimum of ans and table[n-1, j]
return ans
示例
讓我們看下面的實現，以便更好地理解：
M = 100 def get_min_cost(arr, target): n = len(arr) table = [[0 for i in range(M + 1)] for i in range(n)] for j in range(M + 1): table[0][j] = abs(j - arr[0]) for i in range(1, n): for j in range(M + 1): table[i][j] = 100000000 for k in range(max(j - target, 0), min(M, j + target) + 1): table[i][j] = min(table[i][j], table[i - 1][k] + abs(arr[i] - j)) ans = 10000000 for j in range(M + 1): ans = min(ans, table[n - 1][j]) return ans arr= [56, 78, 53, 62, 40, 7, 26, 61, 50, 48] target = 20 print(get_min_cost(arr, target))
輸入
[56, 78, 53, 62, 40, 7, 26, 61, 50, 48], 20
輸出
35
更新於：2020年8月25日
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