假设数组是
这里
我想出了一个递归解决方案，但它的时间复杂度是指数级的。这是代码。
#include<iostream>
using namespace std;
void mincost_hoarding (int *arr, int max_size, int P, int k, int iter, int& min_val, int sum_sofar, int orig_k)
{
if (P == 0)
{
if (sum_sofar < min_val)
min_val = sum_sofar;
return;
}
if (iter == max_size)
return;
if (k!=0)
{
mincost_hoarding (arr, max_size, P - 1, k - 1, iter + 1, min_val, sum_sofar + arr[iter], orig_k);
mincost_hoarding (arr, max_size, P, orig_k, iter + 1, min_val, sum_sofar, orig_k);
}
else
{
mincost_hoarding (arr, max_size, P, orig_k, iter + 1, min_val, sum_sofar, orig_k);
}
}
int main()
{
int a[] = {10, 5, 13, 8, 2, 11, 6, 4};
int N = sizeof(a)/sizeof(a[0]);
int P = 2;
int k = 1;
int min_val = INT_MAX;
mincost_hoarding (a, N, P, k, 0, min_val, 0, k);
cout<<min_val;
}另外，如果假设 P 元素不能在约束之后被选择，那么我们返回 INT_MAX。
我在一次采访中被问到这个问题。在提出这个解决方案后，面试官期待更快的结果。也许，一个DP方法来解决这个问题。有人可以提出一个 DP 算法(如果存在)，或者更快的算法。
我尝试了各种测试用例并得到了正确的答案。如果您发现某些测试用例给出了错误的响应，也请指出。
下面是一个Java动态规划算法。
(C 版本应该看起来很相似)
它基本上是这样工作的：
最初感觉这个问题只需要二维，但是，当我试图弄清楚时，我意识到我需要第三个。
代码：
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};
int k = 2, P = 3;
int[][][] A = new int[arr.length][P][k];
for (int pos = 0; pos < arr.length; pos++)
for (int len = 0; len < P; len++)
{
int min = 1000000;
if (len > 0)
{
for (int pos2 = 0; pos2 < pos-1; pos2++)
for (int con = 0; con < k; con++)
min = Math.min(min, A[pos2][len-1][con]);
A[pos][len][0] = min + arr[pos];
}
else
A[pos][0][0] = arr[pos];
for (int con = 1; con < k; con++)
if (pos > 0 && len > 0)
A[pos][len][con] = A[pos-1][len-1][con-1] + arr[pos];
else
A[pos][len][con] = 1000000;
}
// Determine the minimum sum
int min = 100000;
for (int pos = 0; pos < arr.length; pos++)
for (int con = 0; con < k; con++)
min = Math.min(A[pos][P-1][con], min);
System.out.println(min);这里我们得到
运行时间：
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