一、题目理解
本题设定了小 R 计划从地点 A 到地点 B 的徒步旅行情境，整个行程持续 N 天，且每天需要消耗 1 份食物来维持能量。途中每天都会遇到一个补给站，各补给站售卖的食物每份价格不尽相同，同时小 R 最多只能同时携带 K 份食物。核心任务就是要帮助小 R 在确保旅行全程每天都有食物可吃的基础上，找出完成此次徒步旅行花费最少的方案，并计算出这个最低花费是多少。
二、解题思路分析
要解决这个问题，可以考虑使用贪心算法的思想，基本的解题思路如下：
- 按补给站顺序依次考虑： 因为旅行是按顺序经过各个补给站的，所以我们从行程开始，逐个分析每个补给站的情况，来决定如何购买食物能达到花费最小的目的。
- 利用携带数量限制和价格因素： 在到达每个补给站时，需要结合当前小 R 携带食物的份数（不能超过 K 份）以及该补给站食物的价格，做出合理决策。如果当前携带的食物不足 K 份，那么就需要在这个补给站购买一定份数的食物补充；而购买时，自然是优先选择价格相对便宜的食物进行补充更好，这就是贪心策略的体现，即每一步都做出当下看起来最优的选择（选择价格最低的食物购买），期望最终整体的花费是最小的。
- 处理后续补给站情况： 随着不断前行到达后续补给站，由于携带食物份数有限制，可能需要舍弃之前在某些补给站购买的相对较贵的食物（当超过 K 份时），然后再根据新补给站的价格情况决定是否补充新的食物以及补充多少。如此循环，直到走完整个 N 天的行程，计算出全程的总花费。
三、具体解题步骤
假设用一个列表（比如名为 prices）来存放按照行程顺序各个补给站每份食物的价格，以下是详细的步骤示例：
- 初始化相关变量： - 定义一个变量
total_cost用于累计整个旅行过程中的总花费，初始化为 0。 - 创建一个队列（可以用列表来模拟队列操作），命名为food_queue，用来表示小 R 当前携带的食物以及对应的价格情况，初始为空。 - 开始遍历补给站（按行程天数循环）： - 对于每一天（也就是每个补给站，循环索引可以从 0 到 N - 1）： - 获取当前补给站食物的价格
current_price（即prices[i]，i为当前循环索引）。 - 将current_price加入到food_queue中，这意味着小 R 到达该补给站后，把这里的食物纳入可选择的范围，相当于“放进背包”了（不过这里用队列抽象表示携带的食物情况）。 - 检查携带食物数量是否超上限： 如果food_queue的长度大于 K（也就是携带食物份数超过了小 R 所能承载的最大份数），则需要舍弃最早加入队列的那个食物价格（模拟扔掉最早补给的食物，腾出空间），可以通过food_queue.pop(0)操作来实现。 - 选择当前最便宜的食物进行“消耗”（计算花费）： 在food_queue中找出价格最低的食物价格，可通过遍历队列或者利用一些更高效的数据结构（如堆等，若追求更低时间复杂度的话）来找到最小值min_price。然后将这个min_price累加到total_cost中，这表示小 R 在这一天选择消耗当前携带的最便宜的食物，产生了相应的花费。 - 完成行程，返回结果： 当遍历完所有的补给站（也就是循环结束后），此时
total_cost中累计的值就是完成这次 N 天徒步旅行的最低花费，直接返回total_cost即可。
四、代码实现
def solution(n, k, data):
# Edit your code here
min_money = 0
ready = []
min_value = 0
for i in data:
# 当前站点加入ready
ready.append(i)
# 如果ready大于k，就将最先进入的站点价格删除
if len(ready) > k:
ready.pop(0)
# 找到最小值(这一步的时间复杂度应该为O(n))。如果在这里建堆就没必要了，时间复杂度可能提升至O(n*log()n)
min_value = min(ready)
min_money += min_value
return min_money
五、复杂度分析
- 时间复杂度： - 整个解题过程主要涉及一个对补给站循环遍历的操作，循环次数是 N（行程天数也就是补给站个数）。 - 在每次循环中，往队列（
food_queue）中添加元素和删除元素（如果超上限时）的操作时间复杂度通常是 。而查找当前携带食物中的最低价格操作，如果简单通过遍历队列实现，时间复杂度是 （因为队列长度最多为 K），所以整体时间复杂度是 。若采用更高效的数据结构（如小顶堆来维护食物价格，查找最小值时间复杂度能降为 ），整体时间复杂度理论上可优化为 。 - 空间复杂度： 额外使用的空间主要就是用于模拟小 R 携带食物情况的队列（
food_queue），其长度最多为 K，所以空间复杂度为 。 ### 五、总结 本题通过贪心算法的思路，结合对携带食物数量限制和各补给站价格不同的条件分析，逐步计算出徒步旅行的最低花费。在实际解决过程中，可以根据具体需求进一步优化数据结构和算法细节，以应对不同规模的数据输入，高效地得出准确的最小花费结果。
