lintcode--最小调整代价

该博客探讨如何解决给定整数数组中相邻元素差不超过特定目标值的最小调整成本问题。通过动态规划的方法,建立一个二维矩阵来记录不同状态下的调整代价,并逐步更新最小总代价。以示例[1, 4, 2, 3]和target=1为例,解释了调整策略和最终代价。文章提供了相关源代码实现。" 51540840,5663883,Docker安装教程:FTP与MySQL镜像实践,"['Docker', '数据库', 'FTP服务器', 'MySQL数据库', '容器技术']

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题目描述:
给一个整数数组,调整每个数的大小,使得相邻的两个数的差不大于一个给定的整数target,调整每个数的代价为调整前后的差的绝对值,求调整代价之和最小是多少。

注意事项:
你可以假设数组中每个整数都是正整数,且小于等于100。

样例:
对于数组[1, 4, 2, 3]和target=1,最小的调整方案是调整为[2, 3, 2, 3],调整代价之和是2。返回2。

思路讲解:
注意条件中有数组的元素小于等于100,说明每一个元素的调整的方式只有100种,即A[i]变为1-2-3-4—–100,这里我加上了0,即101种,这里我们运用 动态规划的方式来解决这个问题,类似背包问题,我们建立一个(n+1)*101的矩阵rec,rec[i][j]表示A[i-1]调整为j时的代价。对于这个问题我们发现第N个数就是在第N-1个数的基础上操作的,例如:rec[N][M]表示A[N]调整为M的代价,其是在A[N-1]调整为M-target~target-M之间任一个数的代价中最小的调整代价与A[N]调整为M的代价和,所以我们最后会得到一个(n+1)*101的数组,我们只需要在最后一行中找出最小的数(即总的代价)即可。

举个小小的例子:
这里写图片描述

例如这里的第三行的4就是在target为1的情况下故上一个数中可以调整为0 或者 1这两个数,他们中最小的是0加上 4 调整为0的代价,故为4.其他的也一样。

源代码如下:

class Solution {
public:
    /*
     * @param A: An integer array
     * @param target: An integer
     * @return: An integer
     */
    int MinAdjustmentCost(vector<int> &A, int target) {
        // write your code here
        int n=A.size();
        vector<vector<int>>rec(n+1,vector<int>(101,numeric_limits<int>::max()));

        rec[0]=vector<int>(101,0);

        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<=100;j++)
            {
                for(int k=0;k<=100;k++)
                {
                    if(abs(j-k)<=target)
                    {
                        rec[i][j]=min(rec[i-1][k]+abs(A[i-1]-j),rec[i][j]);
                    }
                }
            }
        }

        /*for(int i=0;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<=4;j++)
            {
                cout<<rec[i][j]<<" ";
            }
            cout<<endl;
        }*/
        int cost=numeric_limits<int>::max();
        for(int i=0;i<=100;i++)
        {
            cost=min(cost,rec[n][i]);
        }


        return cost;
    }
};
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