在每行中找到 k 个条目，以使条目总和最小化

这是一个经典问题，也被称为“切条条问题”。给定一个长度为n的数组和一个正整数k，将数组划分为尽可能少的长度为k的连续子数组，使得每个子数组内的值的和最小。

算法思路

该问题可以使用贪心算法来解决。首先将数组按升序排列，然后用一个数组记录每个数的前缀和。接下来，从0到n-k-1的每个位置，计算该位置到该位置加k的前缀和，取最小值作为该子数组的和。最后将所有子数组的和相加即可得到结果。

代码实现

def find_min_sum(arr, k):
    arr.sort()
    prefix_sum = [0] * len(arr)
    prefix_sum[0] = arr[0]
    for i in range(1, len(arr)):
        prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + arr[i]
    min_sum = float('inf')
    for i in range(len(arr) - k + 1):
        sum_i = prefix_sum[i + k - 1] - prefix_sum[i] + arr[i]
        min_sum = min(min_sum, sum_i)
    return min_sum

性能分析

时间复杂度：排序的时间复杂度为O(n log n)，计算前缀和的时间复杂度为O(n)，计算每个子数组的和的时间复杂度为O(n)，因此总时间复杂度为O(n log n)。

空间复杂度：需要额外的O(n)空间来存储前缀和，因此空间复杂度为O(n)。

总结

此算法是以牺牲局部最优来达到全局最优的策略，由于算法过程中排序的耗时，对于特别大的n，算法效率降低。