解题心得
在这道题中，小R每天需要补充食物，以确保每天都不会缺乏食物，并且要以最小的花费完成旅程。我的目标是找到一种既满足每天的需求，又能在购买食物时始终保持最低花费的策略。经过分析，我发现可以用滑动窗口和贪心策略相结合的方法来解决这个问题。
1. 滑动窗口的应用
为了满足小R的携带上限 K，我引入了一个大小为 K 的滑动窗口来存储最近的 K 个补给站价格。滑动窗口的作用是帮助小R“记住”最近的 K 个站点，确保小R总是可以选择到当前最便宜的食物。每次遇到新的补给站，我们将其价格加入窗口，并在窗口超过 K 个价格时，删除最早进入窗口的价格。这样做的好处是可以始终保证小R的食物来源保持在 K 个站点内，不会超过携带上限。
2. 贪心策略选择最小价格
为使总花费最小，每次在窗口中选择价格最低的食物购买。这种贪心选择的策略保证了每一天的花费尽可能低。具体实现上，在当前窗口中，我们使用 Collections.min() 函数获取最小价格，将其累加到总花费中。窗口中的每次删除和查找操作，保证小R只在 K 个站点内选择食物，避免了不必要的高价购买。
3. 为什么不用堆？
一开始我考虑过用堆来维护一个实时的最小值，因为堆的插入、删除和查找最小值的复杂度较低。但堆的结构会带来维护上的复杂度增加，尤其是在需要删除特定的最早进入的元素时。滑动窗口的方式虽然需要每次线性查找最小值，但这样保持了代码的简单性，适合在 n 和 K 较小的情况下解决该问题。因此，我最终选择了滑动窗口加贪心选择的方法来达到最小花费的目标。
总结
通过这道题，我理解了如何在有限的资源（如携带的食物量）约束下利用滑动窗口来进行贪心选择，逐步逼近最优解。这种策略适合在需要固定数量元素选择的情况下使用。此外，我也学会了如何权衡算法的复杂性，在适合的场景中选择简单而高效的实现方式。
