LintCode-最小调整代价

最新推荐文章于 2022-04-18 15:14:42 发布
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分类专栏： 面试 文章标签： 面试 LintCode
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyuquanliuli/article/details/45899311
本文探讨如何在给定整数数组和目标差值target的情况下，通过调整数组元素，使相邻元素差值小于target，从而找到最小调整代价。以数组[1, 4, 2, 3]和target=1为例，调整为[2, 3, 2, 3]的代价最小，为2。解决方案是采用动态规划的方法，枚举每个位置的数值，并进行空间优化。" 130035713,12383355,华为OD统一考试B卷：大雁叫声分析,"['华为OD机试', 'C++', 'Java', 'JavaScript', 'Python']

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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小于一个给定的整数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。

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。

注意
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动态规划-最小调整代价
李的博客
06-20 786
class Solution { public: /* * @param A: An integer array * @param target: An integer * @return: An integer */ int MinAdjustmentCost(vector &A, int target) { // write your code here vector<vecto...
动态规划--最小调整代价
sinat_26230689的博客
07-10 4911
91. Minimum Adjustment Cost 【题目】 Given an integer array, adjust each integers so that the difference of every adjacent integers are not greater than a given number target. If the array before
LintCode：91.最小调整代价（动态规划）
HxxxxxxU的博客
05-29 1246
题目：分析：本题类似于一个背包问题，数组中的元素一个个调整，由于是求相邻元素的差值，所以只和前一个相邻元素的值有关，所以只需要记录上一个调整的值就可以。dp[i][j]表示调整到第i个数时，此时，第i个数取值为j，为代价和最小。显然dp[i-1][k]已知，则调整的总代价为dp[i][j]=dp[i-1][k]+abs(j-A[i])由于j和k有多种取值可能，所以循环求解判断，k表示前一个数，j表...
lintcode minimum-adjustment-cost 最小调整代价
stevewong的专栏
07-25 1011
问题描述lintcode笔记假设buff[i][j]的含义为：将第i个数改成j的调整代价。如果改成j之后不符合调整的目标则buff[i][j]=INT_MAX。初始化缓存将第0个数改为j的代价是buff[0][j] = abs(A[0]-j);为了符合调整目标，将第i个数改成j的话，第i-1个数k的可取值范围是[j-target, j+target]。在符合调整目标的情况下的状态转移方程为：buff
91 最小调整代价
dgc70876的博客
07-23 190
原题网址：https://www.lintcode.com/problem/minimum-adjustment-cost/description 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。 你可以假设数组中每个整数都...
91 - 最小调整代价
Missbubu的博客
09-07 473
2017.9.7 设定二维数组 dp[i][j]，表示 将第 i 个数调整到 j 时，当前最小的调整代价总和。 那么初始化时，将第0 个元素调整到 j 时，dp[ 0 ][ j ] 就为 abs（j - arr[0]）的值。 在之后的运算中，将第 i 个元素调整到 j 时 ，其前一个元素的变化范围为 【j - targer ，j + target】。 此时的dp[ i ][ j ] 应该为
最小调整代价
brucehb的专栏
11-30 928
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小于一个给定的整数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。 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。 注意 你可以假设数组中每个整数都是正整数，且小于等于10
调整相邻两数使总代价最小化问题
Poo_Chai的博客
09-14 783
题目: 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。 看到题目，首先会发现这是一题动态规划问题（最大最小值问题），每个数产生的影响虽然是左右两侧同时进行的，但是根据动态规划一般步骤： 确定状态：即先考虑最后一个状态Sn（此时已经假定最优了）,根绝最后一个状态倒推第二个状态Sn-1（...
百度计算机视觉算法工程师面试题（秋招）
weixin_48003282的博客
04-18 2222
1、对Transformer的理解 2、Leetcode—搜索旋转排序数组 3、Leetcode—二叉树层序遍历 4、Coding: 最小标记代价（类似Leetcode的72题：编辑距离） 5、防止过拟合的方法 6、数据不平衡问题处理
lintcode--最小调整代价
一直在路上的羊的博客
11-03 756
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
91-最小调整代价
码灵薯的博客
12-28 382
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。 标签 动态规划 背包问...
LintCode91 Minimum Adjustment Cost（最小调整代价）
孙坤的博客
06-21 286
题目描述 动态规划组成部分一：确定状态 设修改后的数组为B。 最后一步：将A改成B，A[n-1]改成X，这一步代价是|A[n-1]-X|。 -需要确保|X-B[n-2]|<=target 前面n-1个元素A[0…n-2]改成B[0…n-2]，需要知道最小代价，并确保B[0…n-2]中任意两个相邻的元素的差不超过target 但是有一个问题，改A[n-1]时不知道B[n-2]是多少 只有知道了B[n-2]，才能确定A[n-1]能改成(B[n-2]-target，B[n-2]+target)
Lintcode 背包专题：最小调整代价，杆子分割，换硬币
cosmos_lee
05-18 680
一、最小调整代价给一个整数数组，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。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： 我们规定每个位置出现的数字都在0-100以内，然后先得出第一个数字上出现0-100的调整代价...
最小代价
专精一道 则万法通
12-05 1146
问题描叙给一个整数数组，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 因为数的范围是1~100，每个数有
最小调整代价-LintCode
kane的博客
07-06 267
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小于一个给定的整数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。 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。 思想：动态规划 #ifndef C91_H #define C91_H #include&lt;i...
lintcode1817--分享巧克力
最新发布
03-26
LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目，通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块，并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述： 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图，每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人，每个人获得连续的一段巧克力（可以横着切或竖着切）。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路： #### 方法一：二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`，其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值，而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下： 1. **确定搜索区间**：左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数)，右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**：对于当前猜测的最大值 mid，检查能否通过合理的切割分配方案，使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结： - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销； - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估；
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