LintCode(M)最小调整代价（待续）

最新推荐文章于 2024-11-20 00:04:40 发布

Jang1996

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分类专栏： LintCode

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本文探讨了一个用于计算调整数组中元素的成本算法。最初采用平均数作为基准进行调整,但发现这种方法存在缺陷,特别是对于等差数列式的输入。文章指出了代码中存在的问题,包括类型转换错误及算法逻辑上的不足。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最初有bug的代码：

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: An integer array.
     * @param target: An integer.
     */
   int MinAdjustmentCost(vector<int> A, int target) {


    // write your code here
    int  sum = 0, i;
    float p, q,w,ping = 0;
    w = target;
    //target = (float)target;
    for (i = 0; i<A.size(); ++i){
        ping +=   A[i];
    }
    ping = ping / A.size();
//  cout <<ping<<endl<< w / 2<<endl;
    p = floor(ping + w / 2);
    q = (int)(ping - w / 2);

//  cout << p << endl << q<<endl;
    for (i = 0; i<A.size(); ++i){
        if (A[i]>p)
            sum += A[i] - p;
        if(A[i]<q) sum += q - A[i];
    }
    return sum;

}
};

其中注意点：
1.
target和ping是int型，要转换成float型，不然p和q值一样。
2.
注意q不要用floor函数。
这是我最开始用的方案，用的是平均数，之后改成中位数，但是结果还是不行。
这个思路不行在于它把所有的数都局限在一个大范围里，但是却忽略了像循序渐进的等差数列，就像楼梯，不断递增这种情况。
决定转换思路