通过将给定的 Array 拆分为大小为 K 的子集并将每个子集的最高 K2 个元素添加到成本中来最小化成本

简介

在处理数组时，有时我们需要找出一个最小化成本的方案。这种情况下，我们可以将给定的 Array 拆分为大小为 K 的子集，并将每个子集的最高 K2 个元素添加到成本中，然后找出最小的成本。

解决方案

1. 将数组划分为大小为 K 的子集。

   def split_array(array, k):
       """
       将数组划分为大小为 K 的子集
       :param array: 待处理的数组
       :param k: 子集大小
       :return: 分割后的子集列表
       """
       return [array[i:i + k] for i in range(0, len(array), k)]
   

2. 对每个子集，选择最高 K2 个元素，将其添加到成本中。

   def calculate_cost(subsets, k2):
       """
       计算成本
       :param subsets: 子集列表
       :param k2: 每个子集中选择的元素数
       :return: 成本
       """
       cost = 0
       for subset in subsets:
           subset.sort(reverse=True)
           cost += sum(subset[:k2])
       return cost
   

3. 对所有的子集方案求解，并找出成本最小的方案。

   def minimize_cost(array, k, k2):
       """
       最小化成本
       :param array: 待处理的数组
       :param k: 子集大小
       :param k2: 每个子集中选择的元素数
       :return: 最小成本和最优子集列表
       """
       subsets = split_array(array, k)
       best_subsets = []
       min_cost = float('inf')
       for i in range(1, len(subsets) + 1):
           for subset in combinations(subsets, i):
               cost = calculate_cost(list(subset), k2)
               if cost < min_cost:
                   min_cost = cost
                   best_subsets = list(subset)
       return min_cost, best_subsets
   

总结

通过将给定的 Array 拆分为大小为 K 的子集并将每个子集的最高 K2 个元素添加到成本中来最小化成本，我们可以得到最优化的成本方案。本文提供了主要的代码片段，可以在实际项目中使用，并根据需要进行调整。