[刷题]Minimum Adjustment Cost

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本文介绍了一个针对数组调整的算法实现，该算法通过动态规划的方法，将数组中的元素调整到目标范围内，使得所有元素之间的差的绝对值不超过给定的目标值，同时使调整的总成本最小。

[LintCode]Minimum Adjustment Cost

public class Solution {
    /**
     * @param A: An integer array.
     * @param target: An integer.
     */
    public int MinAdjustmentCost(ArrayList<Integer> A, int target) {
        // 2015-05-23 
        int n = A.size();
        if (n < 2) {
            return 0;
        }
        // init
        int[][] cost = new int[n][100];
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            cost[0][i] = Math.abs(A.get(0) - (i + 1)); //A[0]到i + 1的距离
        }
        
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < 100; j++) {
                int diff = Math.abs(A.get(i) - (j + 1)); //A[i]到j + 1的距离
                int upper = Math.min(j + target, 99); //k的上界
                int lower = Math.max(j - target, 0); //k的下界
                cost[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
                for (int k = lower; k <= upper; k++) {
                    cost[i][j] = Math.min(cost[i][j], cost[i-1][k] + diff);
                } // for
            } // for
        } // for
        // 最优解
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            min = Math.min(min, cost[n - 1][i]);
        }
        return min;
    }
}