算法篇:贪心算法
移牌规则为:在编号为11的堆上取的纸牌,只能移到编号为 22 的堆上;在编号为 nn 的堆上取的纸牌,只能移到编号为n−1n−1的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。有n堆纸牌,编号分别为 1,2,…每堆上有若干张,但纸牌总数必为nn的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。)->从③取3张牌放到 ②()->
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题目一:均分纸牌
有n堆纸牌,编号分别为 1,2,…,n1,2,…,n。每堆上有若干张,但纸牌总数必为nn的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。
移牌规则为:在编号为11的堆上取的纸牌,只能移到编号为 22 的堆上;在编号为 nn 的堆上取的纸牌,只能移到编号为n−1n−1的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。
现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。
例如:
n=4堆纸牌数分别为: ① 9 ② 8 ③ 17 ④ 6
移动3次可达到目的:
从 ③ 取4张牌放到④(9 8 13 10
)->从③取3张牌放到 ②(9 11 10 10
)-> 从②取1张牌放到①(10 10 10 10
)。
cards = [9,8,17,6,9,11]
def min_moves_to_balance():
n = len(cards)
target = sum(cards) // n # 每堆纸牌应达到的目标数量
moves = 0 # 记录移动次数
queue = [(i, cards[i] - target) for i in range(n) if cards[i] != target] # 创建一个队列来存储不平衡的堆及其差值
print(queue)
while queue:
# 从队列中取出一个不平衡的堆
i, diff = queue.pop(0)
# 根据堆的编号来决定如何移动纸牌
if i == 0:
# 如果是第一堆,并且纸牌多于目标数量,则只能向第二堆移动
if diff > 0:
move_amount = min(diff, target - cards[1])
cards[0] -= move_amount
cards[1] += move_amount
moves += 1 # 注意:这里应该按移动的次数累加,而不是按移动的量
# 更新第二堆的状态,如果第二堆仍然不平衡,则重新加入队列
if cards[1] != target:
queue.append((1, cards[1] - target))
elif i == n - 1:
# 如果是最后一堆,并且纸牌多于目标数量,则只能向倒数第二堆移动
if diff > 0:
move_amount = min(diff, target - cards[n - 2])
cards[n - 1] -= move_amount
cards[n - 2] += move_amount
moves += 1
# 更新倒数第二堆的状态,如果仍然不平衡,则重新加入队列
if cards[n - 2] != target:
queue.append((n - 2, cards[n - 2] - target))
else:
# 如果是中间的堆,则可以向左边或右边移动纸牌
if diff > 0:
# 尝试向右边移动
move_right = min(diff, target - cards[i + 1])
if move_right > 0:
cards[i] -= move_right
cards[i + 1] += move_right
moves += 1
# 更新右边堆的状态,如果仍然不平衡,则重新加入队列
if cards[i + 1] != target:
queue.append((i + 1, cards[i + 1] - target))
# 如果右边堆已满或无法再接收更多纸牌,则尝试向左边移动
move_left = diff - move_right
if move_left > 0:
cards[i] -= move_left
cards[i - 1] += move_left
moves += 1
# 更新左边堆的状态,如果仍然不平衡,则重新加入队列
if cards[i - 1] != target:
queue.append((i - 1, cards[i - 1] - target))
elif diff < 0:
# 如果纸牌少于目标数量,则尝试从左边或右边接收纸牌
# 注意:这里我们不需要显式地处理从左边或右边接收纸牌的情况,
# 因为在之前的迭代中,相邻的堆已经(或将会)尝试向我们当前处理的堆移动纸牌。
# 我们只需要确保在之前的迭代中,相邻堆有多余的纸牌可以移动给我们。
# 因此,这里的diff < 0情况实际上会被之前的迭代处理掉(通过相邻堆的diff > 0情况)。
pass # 不需要执行任何操作,因为相邻堆会负责平衡我们
# 由于我们按移动的次数累加,而不是按移动的量,所以moves直接就是最少的移动次数
return moves
# 示例测试
ret = min_moves_to_balance() # 输出应为符合题目要求的最少移动次数
print(ret)
# 为了验证结果,可以打印最终平衡的纸牌堆(理论上应该是[10, 10, 10, 10])
print(cards)
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