文章探讨了《编程之美》中关于小飞的电梯调度算法，分析了不同时间复杂度的解决方案：stop1（O(N^2)）、stop2（O(N)）和stop3。stop3算法通过比较向上和向下爬楼梯的人数来决定电梯停靠楼层，以最小化爬楼梯总能量。此外，还讨论了能量消耗扩展问题，即上下楼梯能量消耗不同时，如何确定最佳停靠楼层。
《编程之美》第1.8节：小飞的电梯调度算法
假设楼层共有N层，电梯停在第x层，要去第i层的乘客数目总数为total[i]，所爬楼梯的总数就是sum{total[i]*|i-x|}，求使得这个和最小的x的值，即电梯停的楼层数。
stop1函数是O(N^2)的算法，就是假设在每层楼停下，计算此时需要爬的楼梯数，如果比最小的少，则赋值。
stop2函数时O(N)时间的算法，这里如果电梯当前层数为i，在i之前的人总的需要爬楼梯数为totalBefore，在i之后需要爬的总楼梯数时totalNum，则在i+1层时，前面需要爬的楼梯数增加了totalBefore+total[i]，后面的人爬楼梯总数减少了totalNum，当然减少之后，totalNum此时应更新为totalNum-=total[i]。这样，当遍历完整个楼层以后就能够得到最优解。
stop3函数比较有意思，也是《编程之美》给出的解法：在第i层停下时，假设有N1个人在第i层以下，有N2个人在第i层，有N3个人在i层以上，假如在第i+1层停，此时增加的向上爬楼梯数为N1+N2，减少的向下爬楼梯数为N3，假如此时N1+N2<N3，那么说明在第i+1层停下，比在第i层停下更能减少大家爬楼梯的总数。
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