1.反转数组A，即使数组A的元素顺序完全颠倒。 2.在[1, N]范围内选择一个整数i，然后可以对A[i]添加或减去任意值， 你的任务是帮助小C找到使数组A等于数组B所需最小操作次数。 例如：当N =3，A =[1,2,5],B=[4,2.1]时，最佳操作如下： *第一步反转数组A，得到新数组A = [5,2,1]. *第二步从位置1减去1，得到新数组A=[4,2,1]. 因此，答案是2.
测试样例 样例1 输入：N=3,A=[1,2,5],B=[4,2,1] 输出：2 样例2 输入：N=4,A=[7,8,6,2],B=[6,2,8,7] 输出：3 样例3 输入：N=2，A=[3,9],B=[9,3] 输出：1
问题理解
我们需要将数组 A 转换为数组 B，允许的操作有两种：
- 反转数组
A。 - 对数组
A中的任意元素进行加减操作。
目标是找到最小的操作次数，使得数组 A 等于数组 B。
解题思路
- 反转操作：首先考虑是否需要反转数组
A。如果反转后能使A更接近B，那么反转操作是必要的。 - 元素调整：在反转操作之后，逐个检查
A和B的元素，计算需要调整的次数。
代码提示
我们可以通过以下步骤来实现这个算法：
- 检查是否需要反转：比较
A和B的元素差异，以及反转A后的元素差异，选择差异较小的情况。 - 计算调整次数：在确定是否反转后，逐个元素计算需要调整的次数。
代码框架
def solution(N: int, A: list, B: list) -> int:
# 辅助函数：计算两个数组之间的差异
def calculate_diff(arr1, arr2):
return sum(abs(arr1[i] - arr2[i]) for i in range(N))
# 计算不反转的情况下的差异
diff_original = calculate_diff(A, B)
# 计算反转后的差异
A_reversed = A[::-1]
diff_reversed = calculate_diff(A_reversed, B)
# 选择差异较小的操作
if diff_original <= diff_reversed:
# 不反转，直接调整
# 计算调整次数
# 这里需要实现具体的调整逻辑
pass
else:
# 反转后调整
# 计算调整次数
# 这里需要实现具体的调整逻辑
pass
# 返回最小操作次数
return min(diff_original, diff_reversed) + 1 # 加1是因为反转操作也算一次
if __name__ == '__main__':
print(solution(N = 3, A = [1, 2, 5], B = [4, 2, 1]) == 2)
print(solution(N = 4, A = [7, 8, 6, 2], B = [6, 2, 8, 7]) == 3)
print(solution(N = 2, A = [3, 9], B = [9, 3]) == 1)
关键步骤
- calculate_diff 函数用于计算两个数组之间的差异。
- diff_original 和 diff_reversed 分别计算不反转和反转后的差异。
- 根据差异选择是否反转，并计算调整次数。
你可以根据这个框架继续完善具体的调整逻辑。
