问题描述
小S正在处理一个包含N个整数的数组A，这些整数的编号从0到N-1。他需要通过一系列迭代操作将数组清空。在每次迭代中，小S必须从数组中删除K个值相同的元素，第T次迭代的成本为 T * V，其中V是被删除元素的值。
你的任务是找到清空数组A的最低成本。如果不可能清空数组，则返回-1。
题目分析
这个问题要求在给定数组A中通过一系列迭代操作清空数组，每次操作需要删除K个相同的元素，并且每次操作的成本与被删除元素的值及操作的次数成正比。要解决这个问题，有几个关键点需要仔细分析：
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数组能否被清空：首先，需要确认数组
A中的元素是否可以被K整除，即数组中每个元素出现的次数都必须是K的倍数。如果不是，则无法按照规则清空数组，直接返回-1。 -
元素删除的顺序：由于每次删除的成本与操作的次数和被删除元素的值相关，为了最小化总成本，应该优先删除值最大的元素，因为它们的乘积会更大，早删除可以节省总成本。
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成本计算：对于每个可以删除的元素组（每组
K个相同的元素），需要计算其删除成本，并累加到总成本中。 -
排序和遍历：为了有效地找到可以删除的元素组，首先要对数组进行降序排序（原因在第二点中有说明），然后每次检查连续的
K个元素是否相同。
代码实现
以下为python语言的实现代码，如有需要可以参考。
def solution(N: int, K: int, A: list) -> int:
# 对数组进行降序排序
A.sort(reverse=True)
T = 1 # 迭代次数，从1开始
cost = 0 # 总成本
# 如果数组长度不能被K整除，则无法清空数组
if N%K != 0:
return -1
# 遍历数组，每次检查K个连续元素是否相同
for index in range(0, N - K + 1, K):
# 如果这K个元素相同，则计算成本并累加
if A[index] == A[index+K-1]:
cost += A[index] * T
T += 1
else:
# 如果这K个元素不相同，则无法清空数组
return -1
return cost
总结
这类题目通常考察的是贪心算法的应用。通过排序和贪心选择（即优先处理值最大的元素），可以有效地找到问题的最优解。在解题过程中，还需要注意边界条件的处理，比如数组长度不能被K整除的情况。在这个问题中，需要首先检查数组中的元素是否满足删除条件，然后通过对数组排序来优化删除顺序，最后通过遍历数组计算总成本。
