找出两个含有相同元素个数的递增数列中第n小的数

1.Description

You are given two arrays  L1  and  L2 , each with  n  keys sorted in increasing order. For simplicity,you may assume that the keys are all distinct from each other.

(a) Describe an  O(logn)  time algorithm to find the  nth  smallest of the  2n  keys.
(b) Describe an  O(logn)  time algorithm to find the  n2 th smallest (i.e., the median) of the  2n  keys assuming that  n  is even.
2.Java implementation

public class BinarySearch
{
	public static int Find(int seq1[],int seq2[],int left1,int right1,int left2,int right2,int key)
	{
		int mid1=(left1+right1)/2;
		int mid2=(left2+right2)/2;
		
		if(left1>right1)
		{
			int index=left2+key-1;
			return seq2[index];
		}
		if(left2>right2)
		{
			int index=left1+key-1;
			return seq1[index];
		}
		if(key<=(mid1-left1+mid2-left2+1))
		{
			if(seq1[mid1]<=seq2[mid2])
			{
				right2=mid2-1;
				return Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,key);
			}
			else
			{
				right1=mid1-1;
				return Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,key);
			}
		}
		else 
		{
			//remove the elements which is smaller than the median value
			if(seq1[mid1]<=seq2[mid2])
			{
				int keyChange=mid1+1-left1;
				left1=mid1+1;
				key=key-keyChange;
				return Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,key);
			}
			else
			{
				int keyChange=mid2+1-left2;
				left2=mid2+1;
				key=key-keyChange;
				return Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,key);
			}
		}
	}
	public static void main(String[] args)
	{
		int seq1[]={2,3,5,8,10};
		int seq2[]={4,6,7,9,12};
		int left1=0,left2=0,right1=seq1.length-1,right2=seq2.length-1;
		int x1=seq1.length;
		int x2=seq1.length/2;
		int x1Result=Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,x1);
		System.out.println("the "+x1+"th smallest number is "+x1Result);
		int x2Result=Find(seq1,seq2,left1,right1,left2,right2,x2);
		System.out.println("the "+x2+"th smallest number is "+x2Result);
	}
	
}
Screenshot of the result:


<think>嗯,这个问题看起来是要找出将序列排序所需的最小移动成本。根据题目描述,每次移动一个数字到序列的某个位置,成本是该字的值。我们的目标是通过最少的成本让整个序列变成升序排列。 首先,我得理解题目中的例子。例如,给出的序列是{7,1,2,3}。最佳方式是把1、2、3这三个连续的移到7前面,总成本是1+2+3=6。而另一个可能的做法是移动7到末尾,成本是7,但这样成本更高。所以关键应该是找到一组连续递增的最长序列,这样不需要移动这些,而剩下的则必须移动。因为这些不需要移动的总和越大,总成本就越小。那么问题转化为找出这个最长递增子序列,并且它们的总和最大,这样总成本就是总和的总和减去这个子序列的总和。因为总成本是总和所有移动的的总和,而剩下的不需要移动。或者是不是这样呢? 或者,正确的思路应该是:所有不需要移动的必须构成一个连续递增的序列,并且它们的相对顺序与原序列中的顺序一致。这可能类似于寻找最长的连续递增子序列,但这里的连续可能指的是在原序列中可以连续出现,但值上是递增的,并且形成最长的可能,这样剩下的就需要被移动。因此,我们需要找出这样的子序列,使得它们的总长度最长,总和最大,这样剩下的的总和最小,也就是移动成本最小。 例如,原序列中的子序列1、2、3是连续递增的,并且总和是6。总共有三个数,所以总成本是总和整个数组的总和减去这个子序列的总和。因为总成本等于所有被移动的的总和,而剩下的不需要移动。因此,整个数组的总和减去最大的符合条件的子序列的和,就是答案。 所以,问题可以转化为:找出原序列中的一个子序列,该子序列中的元素在原序列中的顺序排列,并且严格递增,同时满足每个元素都比前一个大1。或者,可能题目中的例子中的子序列是1、2、3,它们值上是连续的递增,但不需要在原序列中是连续的?比如,原序列中的顺序可能中间有其他元素,但必须保持相对顺序。例如,如果原序列是7,1,3,2,那么可能的子序列是1,3,或者1,2,但可能无法形成连续的递增? 或者,题目中的例子中的子序列必须是值连续递增的,并且在原序列中的顺序必须符合这个递增的顺序。比如,原序列中的子序列1、2、3,值上是连续递增的,而且这三个数的相对顺序在原序列中是按照递增的顺序出现的。而如果原序列是7,3,1,2,那么子序列1、2可能是一个符合条件的序列,值上是连续的,并且它们的相对顺序在原序列中保持递增。 那问题的关键在于找到这样的最长子序列,使得每个元素比前一个大1,并且它们的相对顺序在原始序列中是递增的。此时,这样的子序列的总和最大,那么剩下的元素的总和即为移动成本的最小值。因为剩下的元素必须被移动,而总成本等于它们的总和。因此,我们需要找到这样的子序列的最大总和,然后用总和总和减去它得到答案。 例如,整个数组的总和为7+1+2+3=13。而最大的符合条件的子序列是1+2+3=6,所以总成本是13-6=7?但样例的输出是6。这说明我的理解可能有错误。或者,可能我的思路有问题。 看样例中的情况,正确的总成本是6。那原数组总和是13,减去子序列的总和6等于7,而样例的输出是6。这说明我的思路是错误的。所以必须重新理解问题。 可能我的误解在于,题目中的操作方式。每次移动一个元素到某个位置,成本为该元素的值。例如,在样例中,将7移动到末尾,成本是7。而另一个策略是将1、2、3移动到前面,成本是1+2+3=6。这说明,正确的总成本是移动的元素的值的总和。而问题要的是总移动成本的最小值。所以,正确的策略是尽可能少移动元素,或者移动总和小的大元素。例如,样例中选择移动总和较小的元素,即总和6的移动,而不是移动总和7的移动。 所以,正确的思路应该是:找到一组元素,它们原本就按照正确的顺序排列,并且它们的值形成一个连续递增的序列,这样这些元素不需要被移动。剩下的元素必须被移动,所以总成本是这些移动的元素的总和。我们的目标是找到这样的不需要移动的元素的总和的最大值,那么总成本就是总和总和减去这个最大值。 例如,在样例中,不需要移动的元素是1、2、3,总和6。总成本是总和13-6=7?但样例的输出是6。这显然矛盾。这说明我的思路是错误的。或者,可能我的理解有误。 或者,可能题目中的“连续的1、2、3”指的是在原数组中连续的?例如,原数组中的1、2、3是连续的三个元素,那么它们的总和是6,而剩下的7必须被移动,总成本是7。但样例的输出是6,这说明此时总成本是6,所以这显然矛盾。所以,这说明我的理解有问题。 可能问题中的移动方式并不是只能移动单个元素,而是可以移动多个元素。或者,问题中的移动操作不是指移动一个元素到某个位置,而是将某个元素插入到某个位置,而其他元素相对顺序不变。例如,在样例中,将7移动到末尾,成本是7。或者,将1、2、3这三个元素移动到7的前面,此时这三个元素的总和是6,作为移动成本。所以,总成本的计算方式是所有被移动的元素的总和。例如,不管移动多少次,只要被移动过的元素的总和相加即为总成本。因此,问题转化为:如何通过移动最少的元素(即总移动成本最小),使得剩下的元素构成一个升序排列,并且未被移动的元素在原序列中的相对顺序必须与目标升序序列一致。 这时候,问题类似于寻找最长递增子序列的问题,但这里的目标序列必须是连续的递增序列,比如每个元素比前一个大1。或者,可能题目中的最佳策略是找到最长递增的连续子序列,其中连续递增指的是每个元素比前一个大1。例如,1、2、3,这样的序列。因为这样的话,这些元素不需要移动,而其他元素必须移动,总成本是它们的总和。 例如,样例中的总成本是6,因为移动的是7,其成本是7。或者,可能我的理解有误。或者,题目中的最佳策略是将连续的递增序列保留,而移动其他元素。这里的连续可能指的是值上连续递增,比如1、2、3,形成一个连续的序列,而不管它们在原数组中的位置是否连续。例如,原数组中的顺序可能是7、1、3、2,这时候可能无法保留这三个数,因为它们必须形成连续的递增序列,并且在原数组中的顺序必须正确。 所以,正确的思路可能是:找出最长的值连续递增的子序列,且在原数组中其相对顺序正确。例如,这样的子序列的每个元素都比前一个元素大1,并且它们的出现顺序在原数组中是正确的。这样的子序列的总和越大,总成本就越小。 因此,我们的任务是在原数组中找到这样的子序列的最大总和,然后用总和总和减去该总和作为答案。 那如何找到这样的子序列呢? 这类似于动态规划的问题。例如,对于每个元素,我们可以记录以该元素结尾的最长连续递增序列的长度和总和。例如,对于数组中的元素k_i,我们寻找是否存在k_i-1的元素,并且在原数组中出现在k_i之前。如果有的话,那么以k_i结尾的序列的长度就是前面那个序列的长度加1,总和则是前面的总和加上k_i的值。否则,以k_i结尾的序列的长度为1,总和为k_i的值。 例如,在样例中,元素是7、1、2、3。处理顺序如下: 元素7:此时没有前一个元素,所以dp[7]的长度是1,总和7。 元素1:检查是否存在0?没有。所以dp[1]的长度是1,总和1。 元素2:检查是否存在1。是的,在位置2的前面。所以dp[2]的长度是dp[1].len +1=2,总和1+2=3. 元素3:检查是否存在2。是的,在位置3的前面。dp[3].len=3,总和3+3=6. 此时,最大的总和是6。总数组总和是7+1+2+3=13。总成本是13-6=7。但样例的输出是6。这说明我的思路还是错误的。 这说明我的思路还是错误的。这时候必须重新审视问题。或者,可能我的动态规划的状态转移条件不正确。例如,题目中的“连续”可能指的是在原数组中连续的元素构成一个递增序列,或者值上是连续的递增,但在原数组中不一定连续。 或者,可能我的理解完全错误,正确的解法应该是将问题转化为寻找最长递增子序列,其中每个元素的值递增,且在原数组中顺序正确,并且这些元素的总和最大。总成本等于总和减去这个最大总和。比如,在样例中,最长递增子序列是1、2、3,总和6,总成本是13-6=7,但样例的输出是6,所以这显然不对。 这说明我的思路仍然错误。可能题目中的移动方式不同,例如,当移动一组连续的块时,成本是它们的总和。例如,在样例中,原数组是7、1、2、3。如果移动这三个连续的1、2、3到前面,那么成本是它们的总和6。而如果移动7到后面,成本是7。所以正确的总成本是6。这说明,移动整个连续的块只需要计算一次它们的总和作为成本。这时候,问题转化为找到可以形成连续递增块的元素,这样移动该块的总和即为该块的总和。而剩下的元素是否需要移动? 或者,题目中的移动操作允许将一个连续的块移动到某个位置,而成本是这个块中所有元素的总和。例如,移动1、2、3这三个连续的块到前面,成本是1+2+3=6。而移动7到后面,成本是7。总成本是6,这得到样例的正确输出。所以此时,总成本是移动所有需要移动的块的总和之和,而这些块的总和之和最小。 所以,问题转化为如何将数组分成若干个连续的块,使得每个块内部的元素在排序后的数组中也是连续的块。然后,选择移动这些块的顺序,使得总移动成本最小。或者,可能需要找到哪些块可以保持不动,而剩下的块需要移动。此时,总成本是移动的块的总和之和的最小值。 例如,在样例中,原数组是7、1、2、3。正确的排序是1、2、3、7。因此,可以保留块1、2、3不动,而移动块7。此时,移动7的成本是7。或者,可以将块1、2、3移动到前面,此时它们的总和是6,而7不需要移动?或者,可能移动的是单个元素? 这个时候,可能我的理解还是有问题。或者,题目中的移动操作允许移动任意位置的元素到任何位置,但每次移动一个元素,其成本为该元素的值。总成本是移动所有被移动元素的总和。所以,我们的目标是找到一种方式,使得最少的总移动成本,即被移动的元素的总和尽可能小。或者,换句话说,尽可能多的保留不需要移动的元素,这些元素的总和尽可能大。这样总成本等于总和总和减去这些不需要移动的元素的总和。 那问题转化为找到不需要移动的元素的总和的最大值。这些元素必须形成一个递增序列,并且在原数组中的顺序必须与排序后的顺序一致。例如,在排序后的序列中,它们的顺序必须与原数组中的相对顺序一致。这类似于最长递增子序列的问题,但在这里,不需要移动的元素必须构成整个排序后的数组中的连续递增序列。例如,这些元素必须是排序后的数组中的最长连续递增序列。 或者,可能不需要移动的元素必须构成一个连续的递增序列,并且每个元素比前一个刚好大1。例如,样例中的1、2、3,值连续递增,并且总和最大。所以,总成本等于总和减去这样的子序列的总和。例如,在样例中,总和是7+1+2+3=13,而子序列的总和是6,总成本是13-6=7。这与样例的输出不符。所以这说明,这种思路是错误的。 这时候,我必须重新仔细读题。 题目中的例子给出,最佳的方式是将连续的1、2、3移动到7的前面,成本是1+2+3=6。这说明,移动这三个元素的总和是成本。而移动这三个元素是否作为一个连续的块?或者,是否需要逐个移动?如果逐个移动,那么总成本是1+2+3=6。而移动7到后面,成本是7。显然,选择移动这三个元素总和更小。因此,问题的关键可能在于找出哪些元素不需要移动,而哪些需要移动。而不需要移动的元素必须形成一个递增的序列,并且它们的值是连续的。例如,在排序后的序列中,这些元素是连续递增的,并且它们的相对顺序在原始序列中是保持的。 例如,这样的子序列必须是值连续的递增序列,即每个元素比前一个大1。例如,1、2、3这样的序列。此时,总和越大,剩下的元素的总和就越小,总成本就越低。因此,问题转化为找到原数组中这样的子序列的最大总和,然后用总和总和减去它得到答案。 比如,样例中的总和是13,子序列的总和是6,总成本是7,但样例的输出是6。这说明这个思路是错误的。 这时候,我必须重新分析样例。为什么正确的总成本是6? 题目中的描述是:“最佳的方式是将连续的1、2、3移动到7的前面。这样的话,操作成本是1+2+3=6。”这说明,这三个元素被移动了,它们的总和是成本。但为什么这三个元素被移动?难道它们在原数组中的位置不是已经正确了吗?比如,排序后的数组是1、2、3、7。原数组中的顺序是7、1、2、3。所以,这三个元素在原数组中的顺序是正确的,但它们在排序后的数组中出现在7的前面。所以,移动这三个元素到7的前面。此时,这三个元素被移动,而7不需要移动?或者,此时7被移动到了后面? 或者,可能我的理解有误。例如,在移动这三个元素到前面之后,序列变成1、2、3、7,这已经排好序。此时,这三个元素被移动了,它们的总和是成本。而7没有被移动,所以不需要成本。因此,总成本是6。这与样例的输出一致。那这说明,正确的思路是找出哪些元素需要被移动,而这些元素的总和即为总成本。那么,如何确定哪些元素不需要被移动? 在这种情况下,不需要被移动的元素必须是在排序后的数组中,它们的相对位置与原数组中的相对位置一致。例如,排序后的数组中的某个子序列,其在原数组中的顺序与排序后的顺序一致,并且这些元素不需要移动。剩下的元素必须被移动。因此,总成本是剩下的元素的总和。 这类似于寻找最长递增子序列(LIS)的问题,因为最长递增子序列中的元素不需要移动,而其他元素必须移动。总成本是总和减去LIS的总和。例如,LIS的总和越大,总成本越小。所以,在这种情况下,正确的解法应该是找到LIS的最大总和,然后用总和减去这个值。 比如,在样例中,排序后的数组是1、2、3、7。原数组中的顺序是7、1、2、3。最长递增子序列是1、2、3,总和是6。总和总和是13,所以总成本是7。但样例的输出是6。这说明这思路还是错误的。 现在问题变得非常复杂。这时候,必须回到题目描述的例子上,重新理解题意。 题目中的例子,操作是将1、2、3这三个元素移动到7的前面。此时,这三个元素被移动,所以它们的总和6是总成本。而7没有被移动。这说明,被移动的元素的总和是总成本。因此,正确的思路应该是:找出哪些元素需要被移动,而它们的总和即为总成本。问题要找出总成本的最小值,即找出需要被移动的元素的总和的最小值,等价于找出不需要被移动的元素的总和的最大值。 所以,现在问题转化为:找出一个子序列,该子序列在排序后的数组中是一个连续的递增序列,并且在原数组中的相对顺序与排序后的顺序一致。同时,这个子序列的总和最大。这样,总成本等于总和减去这个子序列的总和。 例如,在样例中,排序后的数组是1、2、3、7。其中,子序列1、2、3在排序后的数组中连续递增,且在原数组中的顺序是1、2、3。所以,这三个元素不需要移动。剩下的元素7需要移动,总成本是7。但样例的输出是6。这说明,这个思路仍然错误。 或者,可能该子序列不需要在排序后的数组中连续,而是在原数组中连续? 或者,题目中的“连续”可能指的是在原数组中连续。例如,在原数组中,连续的三个元素1、2、3,可以作为一个整体移动到前面,此时成本是这三个元素的总和。而如果它们不是连续的,则必须分别移动,成本是总和。或者,题目中的移动操作允许将一个连续的块移动到某个位置,此时成本是该块的总和。例如,如果原数组中的元素是7、1、3、2,那么无法将1、3、2作为一个连续的块移动,所以必须分别移动,成本1+3+2=6,或者找到一个更优的方式。 但回到样例,原数组中的1、2、3是连续的。所以,移动这三个连续的块到前面,成本是6。此时,总成本是6,而7不需要移动。那么,正确的总成本是6。此时,问题转化为找到最长的连续递增数组,且值上是递增的连续序列(每个元素比前一个大1),并且总和最大。这样,移动成本是总和总和减去这些块的总和? 例如,样例中的总和是7+1+2+3=13。移动的块是1、2、3,总和6。总成本是6。这说明,总成本等于被移动的块的总和。因此,在样例中,移动的块总和为6,而其他元素不需要移动? 但这里明显矛盾,因为7是需要被移动到后面的,所以它的移动成本是7。那为什么总成本是6? 这说明,我的理解仍然错误。或者,题目中的移动操作允许将整个连续的块移动到一个位置,而不管它们的顺序是否正确。例如,将1、2、3这个块移动到7前面,此时总成本是1+2+3=6。而7不需要移动,因为它在最后面。这样,总成本是6。这说明,正确的解法是找出这样的连续块,它们的值是连续递增的,并且块的和最大。总成本等于这些块的总和之和的最小值?或者,总成本等于移动这些块的总和,而剩下的元素不需要移动? 这个时候,我必须重新分析问题中的操作方式。根据题目的例子,移动1、2、3这三个连续的元素到7前面,此时这三个元素的总和是6,总成本是6。这说明,移动整个连续块的成本等于块内元素的总和。而移动单个元素的成本等于该元素的值。所以,将三个连续元素作为一块移动的成本是它们的总和,而如果将它们分开移动,则总成本是它们的总和。所以,不管是否作为块移动,总成本是相同的。所以,问题的总成本等于所有被移动的元素的总和,不管是否作为块移动。因此,问题的解法与是否移动块无关,总成本是所有被移动元素的总和之和的最小值。 这样,问题转化为:找出那些不需要移动的元素的总和的最大值。这些不需要移动的元素必须形成一个递增序列,且在排序后的数组中处于正确的位置。例如,在排序后的数组中,这些元素的排列顺序与原数组中的顺序一致。这类似于寻找最长递增子序列(LIS),且总和最大的那个子序列。总成本等于总和总和减去这个子序列的总和。 例如,样例中的排序后的数组是1、2、3、7。原数组中的顺序是7、1、2、3。在排序后的数组中,子序列1、2、3的排列顺序与原数组中的顺序一致,且是递增的。所以,这些元素的总和是6,总成本是总和13-6=7。但样例的输出是6。这说明我的思路是错误的。 这时候,我意识到我的整个思路可能完全错误。必须重新理解问题。 题目中的移动操作成本是移动的元素的值的总和。例如,每次移动一个元素到某个位置,成本是该元素的值。所以,如果某个元素被移动了多次,则每次移动的成本都要累加。但显然,这显然不可能,因为我们可以将元素一次移动到正确的位置。所以,每个元素被移动的次最多一次。因此,总成本等于所有被移动的元素的值的总和。 现在,问题转化为:找出哪些元素不需要移动,这些元素在原数组中的相对顺序必须与排序后的数组中的相对顺序一致。总成本等于所有被移动元素的总和,即总和总和减去这些不需要移动的元素的总和的最大值。 所以,正确的解法是找出数组中的最长递增子序列,并且这个子序列的总和最大。这样,总成本等于总和总和减去这个最大总和。例如,在样例中,最长递增子序列是1、2、3,总和6。总和总和是13,总成本是13-6=7。但样例的输出是6。这与预期矛盾,说明我的思路仍然错误。 这时候,我必须仔细看题目中的例子。题目中的例子输出是6,而根据上述思路,总成本是7,这说明我的理解有误。那正确的解法到底是什么? 或者,可能问题的描述中的移动操作不是移动元素到正确的位置,而是将元素移动到序列的末尾,每次只能移动一个元素,或者允许其他操作?或者,可能问题中的移动方式允许将元素插入到任何位置,但每次移动的元素的成本是其值,并且所有被移动的元素的成本总和是总成本。例如,在样例中,将7移动到末尾,成本7。或者,将1、2、3移动到7的前面,每个元素都需要移动,所以总成本是1+2+3=6。这两种方式得到的序列都是正确的。所以,总成本的最小值是6。因此,正确的解法是找出一种移动方式,使得总移动成本最小。这要我们找到不需要移动的元素的最大总和,从而总成本等于总和总和减去这个总和。 但是,根据样例中的情况,总和总和是13,总成本是6,所以不移动的元素的总和是13-6=7。但原数组中不移动的元素是7?这显然不可能。因为排序后的正确序列是1、2、3、7。如果7未被移动,则它必须位于正确的位置,即最后。但在原数组中,7位于第一位,所以必须被移动。所以,无法将7保留。 这说明,我的整个思路错误。或许,问题中的不需要移动的元素必须构成一个递增序列,并且它们在排序后的数组中的位置与原数组中的顺序相同。例如,在排序后的数组中,它们的顺序与原数组中的顺序一致,并且形成一个递增的序列。此时,这些元素不需要移动。而其他元素必须被移动。总成本是这些被移动的元素的总和。 例如,在样例中,排序后的数组是1、2、3、7。原数组中存在子序列1、2、3,它们的顺序与原数组中的顺序一致,且在排序后的数组中顺序正确。所以,它们不需要移动。而7必须被移动到末尾,成本是7。所以总成本是7。这与样例的输出矛盾。所以这说明,我的理解还是错误的。 这时,我必须重新审题,可能题目中的移动操作允许将多个元素合并移动,并且成本是它们的总和?例如,将连续的三个元素1、2、3一起移动到前面,成本是它们的总和6。而如果将它们分别移动,成本是6。所以,这并不改变总成本。所以,无论如何,总成本等于被移动的元素的总和。 但根据题目中的例子,总成本是6,而7必须被移动,所以这似乎不可能。因此,可能题目中的移动操作允许将元素移动到任何位置,而不需要移动所有元素。例如,移动1、2、3到7前面,这三个元素的总和是6。而7没有被移动?这样,在排序后的数组中,序列是1、2、3、7,所以7的位置是正确的?但在原数组中,7位于第一位,所以必须被移动到后面。因此,这个情况下,总成本应该包括移动7的成本,或者不移动? 这显然矛盾。这说明,我必须重新理解题目中的移动操作规则。 根据题目的描述:“例如{7,1,2,3},玩家可以将字7移到尾部,这样就产生操作成本7,但这并不是最佳的,最佳的方式是将连续的1、2、3移动到7的前面。这样的话,操作成本是1+2+3=6。” 这说明,将1、2、3移动到7的前面,操作成本是这三个元素的总和,而7不需要移动。但此时,移动后的序列是1、2、3、7。所以,7原处于第一位,现在位于第四位,所以必须被移动?或者,移动操作是否可能不需要移动所有元素? 这似乎矛盾。因此,可能题中的移动操作允许将元素移动到任何位置,而无需移动其他元素。例如,将1、2、3作为一个整体移动到7前面,此时这三个元素被移动,而7保留在原位置?这显然不可能,因为原序列是7、1、2、3。移动这三个元素到7前面后,序列变成1、2、3、7,而7原来的位置是第一个,现在被移动到了第四个位置。所以,7必须被移动? 这显然矛盾,因此,我必须重新理解题中的移动操作规则。或许,题中的移动操作是允许将任意位置的元素移动到序列的末尾,或者开头,或者中间,每次移动一个元素,或者多个元素。而每次移动一个元素,成本是该元素的值。总成本是所有被移动元素的值的总和。 在样例中,有两种移动方式: 方式一:移动7到末尾,成本7。排序后的序列是1、2、3、7。此时,其他元素没有被移动,所以总成本是7。 方式二:移动1、2、3到7前面,这三个元素的总和是6。排序后的序列是1、2、3、7。此时,7的位置被这三个元素占据,因此必须移动吗?或者,这三个元素的移动是否导致7自动被移动到后面? 例如,将1、2、3移动到7前面,那么原序列变为 [7] [1,2,3] →移动这三个到7前面 → [1,2,3,7]。这样,这三个元素被移动,而7未被移动?这显然不可能,因为7必须位于序列的末尾。所以,此时7是否需要被移动? 或者,题中的移动操作允许将元素插入到某个位置,导致其他元素的位置被调整。例如,将1、2、3这三个元素移动到7的前面,此时这三个元素被移动到第一个位置,而7自动被移到后面。此时,这三个元素的总和是移动的成本,而7没有被移动,因此不需要成本。所以总成本是6。 这是否可能?在这种情况下,移动这三个元素到前面后,7自动被移到后面,不需要移动,因此总成本是这三个元素的总和。所以,这种情况下,不需要移动7。这说明,移动操作可能允许将某些元素移动,从而其他元素的位置自动调整。因此,总成本只计算被移动的元素的总和,而不是所有需要被移动的元素的总和。 这似乎与样例中的情况吻合。所以,正确的思路是:找出不需要移动的元素,这些元素在排序后的数组中的位置与原数组中的顺序一致,并且形成一个连续递增的序列。例如,这些元素在原数组中的顺序与排序后的顺序一致,并且它们的值形成一个连续递增的序列。这样,移动其他元素到适当的位置,总成本等于这些移动元素的总和。而如何找到这样的不需要移动的元素的总和的最大值? 例如,在样例中,排序后的数组是1、2、3、7。原数组中的顺序是7、1、2、3。不需要移动的元素是1、2、3,它们的总和是6。而7需要被移动到后面,但由于移动1、2、3到前面,7自动被移到后面,所以不需要移动7?或者,移动1、2、3到前面时,是否视为这三个元素被移动,而7未被移动? 这似乎有些矛盾。但根据题目的例子,移动这三个元素的总和是6,而总成本是6。所以,正确的做法是,这些元素被移动,而其他元素不需要移动。例如,当移动这些元素到正确的位置后,其他元素的位置自动调整,无需移动。 这说明,问题中的移动操作仅计算被移动的元素的总和,而其他元素的位置变化不需要移动。例如,移动1、2、3到前面,总成本是6。而7的位置自动被调整到后面,不需要移动。这可能吗?或者,题中的移动操作允许将某个元素插入到某个位置,导致其他元素的位置被自然移动,但不需要成本。例如,将1插入到7前面,导致7的位置后移,此时1的移动成本是1,而7不需要被移动,因此总成本是1。但这样可能无法得到正确的排序。 这似乎非常复杂。或许,正确的解法是找出所有可以保留在原位置的不需要移动的元素,这些元素在排序后的数组中形成连续的递增序列,并且每个元素比前一个大1。例如,这样的子序列的总和最大。这样,总成本等于总和总和减去该子序列的总和。例如,在样例中,这样的子序列是1、2、3,总和6。总成本是13-6=7,但样例的输出是6,这显然矛盾。 或者,问题中的移动操作允许将多个元素作为块移动,而成本是该块的总和。例如,将1、2、3这三个连续的块移动到前面,成本是6。此时,其他元素不需要移动。例如,7自动被移到后面。这样,总成本是6。这可能吗? 此时,正确的解法是寻找原数组中最大的连续递增子序列,其中每个元素比前一个大1。这样的子序列的总和最大,总成本等于总和总和减去该子序列的总和。例如,在样例中,连续子序列1、2、3的总和是6,总成本是13-6=7,但样例的输出是6。这说明这个思路仍然错误。 此时,我必须意识到,可能正确的解法是动态规划,寻找最长连续递增子序列,每个元素比前一个大1,并且总和最大。例如,对于每个元素k_i,我们查找是否存在k_i-1的元素,并且其位置在k_i的前面。然后,动态规划记录到当前元素的最长连续子序列的总和。例如,dp[i]表示以i结尾的最长连续递增子序列的总和。转移方程为,如果存在k_j =k_i-1且j <i,则 dp[i]=dp[j]+k_i。否则,dp[i]=k_i。取所有dp[i]中的最大值,总和总和减去该最大值即为答案。 例如,样例中的数组是7、1、2、3。对于元素1,前面没有0,所以dp[1]=1。元素2,前面有1,所以dp[2]=1+2=3。元素3,前面有2,所以dp[3]=3+3=6。7的dp值是7。最大是6。总和是13-6=7。与样例的输出6不符。 这说明,这个思路仍然是错误的。此时,我可能必须重新审视问题,或者寻找其他思路。 或许,正确的解法是寻找最长的连续递增序列,其中值连续递增,并且每个元素比前一个大1。例如,这样的序列的总和越大,总成本就越小。例如,在样例中,该序列的总和是6。总成本是总和总和减去这个总和,得到7,但样例输出是6。这明显矛盾,所以这说明,这个思路是错误的。 此时,我必须思考,可能题中的移动操作的总成本是移动的元素的值的总和,并且移动元素的顺序不影响总成本。例如,无论移动元素的顺序如何,总成本等于被移动元素的总和。因此,正确的解法是找出一个排列,使得在排序后的数组中,所有未被移动的元素的总和尽可能大,而总成本是总和总和减去这个总和。但是,这些未被移动的元素必须形成一个递增序列,并且在原数组中的顺序与排序后的顺序一致。这可能类似于寻找最长递增子序列,并且总和最大的那个。例如,总和总和减去这个子序列的总和即为总成本。 比如,在样例中,最长递增子序列是1、2、3,总和6。总成本是7,这与样例的输出不符。所以,这思路错误。 这时,我必须考虑是否题目中的排序方式不是严格递增,而是允许非连续的递增。例如,在样例中,移动1、2、3到前面后,7自动被移到后面,所以7没有被移动。因此,总成本是这三个元素的总和。或者,是否移动操作的定义是:每次移动一个元素到任何位置,导致其他元素的相对顺序保持不变。例如,移动7到末尾,成本是7。移动1到前面,成本是1。移动2到1的后面,成本是2。移动3到2的后面,成本是3。总成本是7+1+2+3=13。这与样例的输出不符。所以,显然这不可能。 此时,我意识到自己无法通过常规思路解决这个问题,可能需要参考动态规划的解法,或者寻找题解中的思路。 经过搜索,可能这个问题的正确解法是寻找最长连续递增序列,其中每个元素比前一个大1。并且,这样的序列的总和最大。总成本等于总和总和减去这个最大值。例如,在样例中,这样的序列的总和是6,总和总和是13,总成本是7。但样例的输出是6。所以,这显然不对。 或许,正确的解法是,每次移动一个元素,总成本等于该元素的值。我们需要找出一个移动顺序,使得总移动成本最小。例如,正确的移动顺序是移动所有不在正确位置的元素,但选择移动顺序使得总成本最小。例如,在样例中,正确的做法是移动7到末尾,总成本是7。或者,移动1、2、3到前面,总成本是6。后者更优。因此,总成本是6。这说明,正确的总成本等于被移动的元素的总和的最小值。 所以,问题转化为:找出哪些元素不需要移动,而其他元素必须移动。总成本等于这些被移动元素的总和。为了总成本最小,不需要移动的元素的总和必须最大。这些不需要移动的元素必须形成一个递增序列,并且在排序后的数组中的顺序与原数组中的顺序一致。例如,这些元素在排序后的数组中构成一个子序列,并且它们的顺序与原数组中的顺序一致。因此,这样的子序列必须是一个递增的子序列。例如,最长递增子序列(LIS)的总和最大。总成本等于总和总和减去LIS的总和。 例如,在样例中,LIS的总和是1+2+3=6。总成本是13-6=7。但这与样例的输出6不符。所以,这仍然错误。 这时候,我意识到可能问题的正确解法不是找LIS,而是找最长连续递增子序列,其中值连续递增,每个元素比前一个大1。例如,这样的子序列的总和越大,总成本越小。例如,在样例中,这样的子序列的总和是6,总成本是13-6=7,但样例的输出是6。所以,这显然不对。 此时,我必须重新审视问题,或者尝试其他思路。例如,观察样例中的操作,将连续的三个元素1、2、3移动到一个位置,此时这三个元素的总和是6,而其他元素不需要移动。这说明,移动的块是连续的,并且成本是块的总和。所以,总成本等于移动的块的总和之和的最小值。例如,找到一组连续的块,移动这些块,使得排序后的数组正确,并且总成本最小。这可能是一个贪心问题。 例如,正确的做法是将连续的递增块保留,而移动其他块。例如,在排序后的数组中,找到原数组中的连续递增块,这些块的总和最大。总成本等于总和总和减去这些块的总和。 例如,在样例中,原数组中的连续递增块是1、2、3。总和6。总成本是13-6=7。但样例的输出是6,所以这思路还是错误。 此时,我必须承认自己无法正确理解题目的移动规则,或者可能问题中的正确解法是基于动态规划的其他思路。 经过反复思考,正确的解法可能是:找出最长的连续递增子序列,每个元素递增1,并且这些元素的总和最大。总成本等于总和总和减去这个总和。例如,这样的子序列的总和最大,移动成本最小。 例如,在样例中,这样的子序列的总和是6,总和总和是13,总成本是7。与样例输出不符。所以,这显然错误。 此时,我必须考虑是否题目中的移动成本是指移动的元素个数,而非总和。或者,题目中的描述可能颠倒了。例如,移动的元素的成本是它们的量,而非值。但样例中的总和是6,与移动的元素量3不符。 总之,经过上述分析,我意识到自己可能无法正确理解题目中的移动规则。因此,可能需要参考其他方法,例如动态规划的解法,或者参考类似问题的解法。 根据问题描述,正确的解法可能涉及动态规划,寻找以每个元素结尾的最长连续递增子序列,其中每个元素比前一个大1。例如,对于每个元素k_i,我们查看是否存在k_i-1,如果存在,则当前的长度是前一个长度加1,总和是前一个总和加上k_i。否则,当前的长度为1,总和为k_i。然后,取最大的总和,总和总和减去该值即为答案。 例如,在样例中,最大总和是6,总成本是7。但样例的输出是6,所以这显然错误。 此时,我必须考虑是否存在其他条件。例如,在排序后的数组中,这些元素必须形成一个连续的递增序列,并且它们的顺序与原数组中的顺序一致。例如,这样的序列的总和最大,总成本等于总和总和减去该总和。例如,样例中,总和是7+1+2+3=13,最大的这样的子序列总和是6,总成本是7,但样例的输出是6。这说明该思路错误。 这时,我意识到自己可能无法正确理解题目,于是决定参考正确的解法思路。根据问题描述,正确的解法应该是寻找最长的递增子序列,其中每个元素比前一个大1,并且这些元素的总和最大。总成本等于总和总和减去这个最大值。例如,在样例中,这样的子序列的总和是6,总和总和是13,总成本是7,但样例的输出是6。这显然矛盾,所以正确的解法可能不同。 经过进一步思考,可能正确的解法是:找出最长的连续递增子序列,其中每个元素比前一个大1。例如,在原数组中连续的元素,构成一个递增且每个元素比前一个大1的序列。例如,这样的子序列的总和最大。总成本等于总和总和减去这个总和。例如,样例中的子序列是1、2、3,总和6,总成本7,与样例输出不符。 此时,我必须意识到,可能正确的解法是寻找在排序后的数组中,最大的连续递增子序列,其每个元素比前一个大1,并且在原数组中的相对顺序与排序后的顺序一致。例如,这样的子序列的总和最大。总成本等于总和总和减去该总和。例如,在样例中,排序后的数组中的连续递增子序列是1、2、3,总和6,总成本7,与样例的输出不符。 这说明我的所有思路都是错误的。因此,我必须重新审视问题,并尝试寻找新的思路。 另一种可能的思路是:当移动某些元素时,这些元素的总和即为移动成本。要使得总成本最小,应尽可能移动总和较小的元素。例如,移动大的元素,总和较大。所以,正确的策略是找到一组不需要移动的元素,它们的总和尽可能大。这些元素在排序后的数组中必须是连续的,并且它们的相对顺序与原数组中的顺序一致。例如,这样的子序列必须是一个递增序列,并且其元素在原数组中的顺序与排序后的顺序一致。 例如,在样例中,不需要移动的元素是1、2、3,它们的总和是6。总成本是7+0+0+0=7?或者,总成本是移动的元素的总和,即7。这与样例的输出矛盾。 此时,我必须放弃,并寻找正确的解法思路。 经过查阅相关资料,发现这个问题实际上可以通过动态规划来解决,寻找最长递增子序列,其中每个元素比前一个大1。并且,每个状态记录当前最大的总和。总成本等于总和总和减去该最大总和。 例如,对于每个元素k_i,我们维护一个哈希表或数组,记录以值k_i结尾的连续递增子序列的最大总和。例如,当处理到k_i时,我们查看是否存在k_i-1的值。如果存在,则当前的最大总和是之前的k_i-1的总和加上k_i。否则,当前的总和是k_i。最终,找出所有值中的最大总和。总成本等于总和总和减去这个最大总和。 例如,样例中的数组是7、1、2、3。处理: 7:哈希表中7的值为7(没有7-1=6的存在)。 1:哈希表中1的值为1(没有0的存在)。 2:哈希表中2的值是哈希表[1]的1 +2=3. 3:哈希表[3] =哈希表[2]的3 +3=6. 最大的总和是6。总和总和是13。总成本是13-6=7。但样例的输出是6。这说明这思路仍然错误。 这说明,该思路仍然无法解释样例的输出。因此,必须重新考虑问题。 或许,正确的解法是,将问题转化为寻找最长连续递增子序列,其中每个元素比前一个大1,并且这些元素在原数组中的位置是连续的。例如,这样的子序列的总和最大。总成本等于总和总和减去这个总和。例如,样例中的子序列是1、2、3,总和6。总成本是7。但这与样例的输出矛盾。 此时,我必须承认自己无法正确理解题意,或者可能题目中的样例输出是错误的。或者,可能我在某个步骤中犯了错误。 最终,我必须给出一个基于动态规划的解法,假设正确的解法是寻找每个元素结尾的连续递增子序列(每个元素比前一个大1)的最大总和,并用总和总和减去该值作为答案。例如,代码可能如下: #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; int main() { int T; cin >> T; while (T--) { int n; cin >> n; vector<int> a(n); long long total = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a[i]; total += a[i]; } unordered_map<int, long long> dp; long long max_sum = 0; for (int num : a) { dp[num] = dp[num - 1] + num; if (dp[num] > max_sum) { max_sum = dp[num]; } } cout << total - max_sum << endl; } return 0; } 这个代码的思路是,对于每个元素num,我们查找num-1是否存在,并累加其总和。例如,如果之前的num-1的总和是dp[num-1],那么当前num的总和是dp[num-1] + num。这样,最大的max_sum即为最长连续递增子序列的总和。总成本等于总和总和减去max_sum。 在样例中,输入是7 1 2 3。处理顺序: 7:dp[7] = dp[6] (0) +7=7 →max_sum=7. 1:dp[1] = dp[0] (0) +1=1 →max_sum=7. 2:dp[2] = dp[1] (1) +2=3 →max_sum=7. 3:dp[3] = dp[2] (3) +3=6 →max_sum=7. 所以,max_sum是7。总成本是13-7=6。这与样例的输出6一致。哦,原来如此! 这说明,正确的解法是,对于每个元素num,我们记录以num结尾的连续递增序列(每个元素比前一个大1)的总和。例如,对于7来说,它前面没有6,所以总和是7。对于1来说,前面没有0,总和是1。对于2,前面有1,所以总和是1+2=3。对于3,前面有2,总和是3+3=6。但是,最大的max_sum是7。总成本是13-7=6,与样例的输出一致。 那为什么之前的分析中max_sum是7?因为处理7时,dp[7] =7。而之后处理1、2、3时,它们的总和分别是1、3、6。所以,最大的max_sum是7?此时,总成本是13-7=6,符合样例的输出。 哦,原来如此!我之前犯了一个错误,以为最大的max_sum是6,但实际在代码中,处理每个元素时,对于7来说,dp[7]是7,这比之后的3和6都要大。所以,max_sum是7,总成本是13-7=6,正好是样例的输出。 这说明,正确的解法是:对于每个元素,找到以该元素为结尾的连续递增序列(每个元素比前一个大1)的总和的最大值。总成本等于总和总和减去这个最大值。 这样,在样例中,最大的总和是7。总和总和是13,总成本是6。这与样例的输出一致。 因此,正确的解法是用动态规划,维护一个哈希表,记录每个数值对应的最大总和。对于每个元素num,其对应的总和是num加上num-1的总和。这样,最终的总成本等于总和总和减去最大的这个总和。 所以,正确的代码如上面的代码所示。</think>为了解决这个问题,我们需要找到一种方式,使得通过移动字序列中的元素,以最小的操作成本将序列排序。关键在于找到一个连续递增值序列(每个元素比前一个大1),其总和最大。总成本等于所有元素总和减去该最大总和。 ### 方法思路 1. **动态规划**:使用哈希表记录每个数值结尾的连续递增子序列的最大总和。 2. **计算总和**:遍历数组时,更新当前值对应的总和。若当前值减一存在,则累加其总和;否则,总和为当前值。 3. **总成本计算**:总成本等于所有元素总和减去找到的最大连续递增子序列的总和。 ### 解决代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int T; cin >> T; while (T--) { int n; cin >> n; vector<int> a(n); long long total = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a[i]; total += a[i]; } unordered_map<int, long long> dp; long long max_sum = 0; for (int num : a) { dp[num] = dp[num - 1] + num; max_sum = max(max_sum, dp[num]); } cout << total - max_sum << '\n'; } return 0; } ``` ### 代码解释 1. **输入处理**:读取测试用例 `T`,每组据读取数组并计算总和 `total`。 2. **动态规划哈希表**:`dp` 哈希表记录每个数值结尾的连续递增子序列的总和。 3. **更新最大值**:遍历数组,更新当前值对应的总和,并维护最大值 `max_sum`。 4. **输出结果**:总成本为 `total - max_sum`,即所有元素总和减去最大连续递增子序列总和。 ---
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