[CareerCup][Google Interview] Find kth number in a BST

本文探讨使用动态规划(DP)解决最小成本排序问题。通过分析给定元素序列,仅允许一次操作降低值,实现最优排序并计算最小成本。重点在于理解如何在排序过程中最小化总减少量,通过递归程序验证解决方案的有效性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given n elements, sort the elements. Here, only one operation is permitted decreaseValue..
Note that you cannot swap the values.. output should be a sorted list..
if input is 4 5 2 1 3
output is 3 3 3.. There can be many answers.. Give the optimum solution with minimum cost. where as cost is the sum of decreased amounts..
for this example, 4,5 are decreased by 1.. 2 is decreased by 2.. 1 is decreased by 1..

 

一开始也想到用DP,但感觉DP需要一个子问题独立,但我似乎怎么看都找不到子问题独立。

最后一位高人给出了神解答

min_cost[a_i+1] = if a_i+1 >= a_i then min_cost[a_i]
else min( min_cost[a_i] + a_i+1, min_cost[a_i] + Summation[(j <- 1..i) (a_j - a_i)])

where a_i, a_i+1 are the i_th and i+1_th element in the considered array.
Can u write a recursive program for this and check? It's 5 in the morning and am not sure of the approach 

关键就在于这个summation,点睛之笔。处理了不想删掉当前数,怎么样去前向处理前面的数。当前面的数在上一个子问题中被删去的时候,这种处理可以完美的解决掉。

所以也就形成了子问题独立,因此可以用DP

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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