题目描述
给你一个长度为 n
、下标从 0 开始的整数数组 nums
,nums[i]
表示收集位于下标 i
处的巧克力成本。每个巧克力都对应一个不同的类型,最初,位于下标 i
的巧克力就对应第 i
个类型。
在一步操作中,你可以用成本 x
执行下述行为:
- 同时修改所有巧克力的类型,将巧克力的类型
ith
修改为类型 ((i + 1) mod n)th
。
假设你可以执行任意次操作,请返回收集所有类型巧克力所需的最小成本。
示例 1:
输入:nums = [20,1,15], x = 5
输出:13
解释:最开始,巧克力的类型分别是 [0,1,2] 。我们可以用成本 1 购买第 1 个类型的巧克力。
接着,我们用成本 5 执行一次操作,巧克力的类型变更为 [1,2,0] 。我们可以用成本 1 购买第 2 个类型的巧克力。
然后,我们用成本 5 执行一次操作,巧克力的类型变更为 [2,0,1] 。我们可以用成本 1 购买第 0 个类型的巧克力。
因此,收集所有类型的巧克力需要的总成本是 (1 + 5 + 1 + 5 + 1) = 13 。可以证明这是一种最优方案。
示例 2:
输入:nums = [1,2,3], x = 4
输出:6
解释:我们将会按最初的成本收集全部三个类型的巧克力,而不需执行任何操作。因此,收集所有类型的巧克力需要的总成本是 1 + 2 + 3 = 6 。
提示:
1 <= nums.length <= 1000
1 <= nums[i] <= 109
1 <= x <= 109
解法
方法一:枚举
我们考虑枚举操作的次数,定义 $f[i][j]$ 表示第 $i$ 个巧克力进行了 $j$ 次操作后的最小成本。
对于第 $i$ 个巧克力:
- 如果 $j = 0$,即没有进行操作,那么 $f[i][j] = nums[i]$;
- 如果 $0 \lt j \leq n-1$,那么它的最小成本就是下标范围为 $[i,.. (i - j + n) \bmod n]$ 的最小成本,即 $f[i][j] = \min{nums[i], nums[i - 1], \cdots, nums[(i - j + n) \bmod n]}$,或者可以写成 $f[i][j] = \min{f[i][j - 1], nums[(i - j + n) \bmod n]}$。
- 如果 $j \ge n$,由于当 $j = n - 1$ 时,已经覆盖了所有最小成本,如果 $j$ 继续增大,那么最小成本不会再变化,但是操作次数的增加却会导致最终的成本增加,因此,我们不需要考虑 $j \ge n$ 的情况。
综上,我们可以得到状态转移方程:
$$
f[i][j] =
\begin{cases}
nums[i] ,& j = 0 \
\min(f[i][j - 1], nums[(i - j + n) \bmod n]) ,& 0 \lt j \leq n - 1
\end{cases}
$$
最后,我们只需要枚举操作的次数 $j$,计算出每种操作次数下的最小成本,取最小值即可。即答案为 $\min\limits_{0 \leq j \leq n - 1} \sum\limits_{i = 0}^{n - 1} f[i][j] + x \times j$。
时间复杂度 $O(n^2)$,空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度。
| class Solution:
def minCost(self, nums: List[int], x: int) -> int:
n = len(nums)
f = [[0] * n for _ in range(n)]
for i, v in enumerate(nums):
f[i][0] = v
for j in range(1, n):
f[i][j] = min(f[i][j - 1], nums[(i - j) % n])
return min(sum(f[i][j] for i in range(n)) + x * j for j in range(n))
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21 | class Solution {
public long minCost(int[] nums, int x) {
int n = nums.length;
int[][] f = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
f[i][0] = nums[i];
for (int j = 1; j < n; ++j) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j - 1], nums[(i - j + n) % n]);
}
}
long ans = 1L << 60;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
long cost = 1L * x * j;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cost += f[i][j];
}
ans = Math.min(ans, cost);
}
return ans;
}
}
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22 | class Solution {
public:
long long minCost(vector<int>& nums, int x) {
int n = nums.size();
int f[n][n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
f[i][0] = nums[i];
for (int j = 1; j < n; ++j) {
f[i][j] = min(f[i][j - 1], nums[(i - j + n) % n]);
}
}
long long ans = 1LL << 60;
for (int j = 0; j < n; ++j) {
long long cost = 1LL * x * j;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cost += f[i][j];
}
ans = min(ans, cost);
}
return ans;
}
};
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20 | func minCost(nums []int, x int) int64 {
n := len(nums)
f := make([][]int, n)
for i, v := range nums {
f[i] = make([]int, n)
f[i][0] = v
for j := 1; j < n; j++ {
f[i][j] = min(f[i][j-1], nums[(i-j+n)%n])
}
}
ans := 1 << 60
for j := 0; j < n; j++ {
cost := x * j
for i := 0; i < n; i++ {
cost += f[i][j]
}
ans = min(ans, cost)
}
return int64(ans)
}
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19 | function minCost(nums: number[], x: number): number {
const n = nums.length;
const f: number[][] = Array.from({ length: n }, () => Array(n).fill(0));
for (let i = 0; i < n; ++i) {
f[i][0] = nums[i];
for (let j = 1; j < n; ++j) {
f[i][j] = Math.min(f[i][j - 1], nums[(i - j + n) % n]);
}
}
let ans = Infinity;
for (let j = 0; j < n; ++j) {
let cost = x * j;
for (let i = 0; i < n; ++i) {
cost += f[i][j];
}
ans = Math.min(ans, cost);
}
return ans;
}
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21 | impl Solution {
pub fn min_cost(nums: Vec<i32>, x: i32) -> i64 {
let n = nums.len();
let mut f = vec![vec![0; n]; n];
for i in 0..n {
f[i][0] = nums[i];
for j in 1..n {
f[i][j] = f[i][j - 1].min(nums[(i - j + n) % n]);
}
}
let mut ans = i64::MAX;
for j in 0..n {
let mut cost = (x as i64) * (j as i64);
for i in 0..n {
cost += f[i][j] as i64;
}
ans = ans.min(cost);
}
ans
}
}
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