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技术分享：各类算法问题解析与优化实践

作为一个技术爱好者，我常常在课余时间探索和解答各类编程问题，希望通过分享这些思考过程，能够为更多的开发者提供Reference。

AutoX-1：网页瀑布流优化

瀑布流是一种高效的网页排版算法，主要思想是将内容逐渐填充，最小的空白处优先填充节省时间。代码实现思路如下：

int getLengthOfWaterfallFlow(int num, vector
   
     &block) {    if (num >= block.size()) {        // 当填充次数超过元素个数        sort(block.begin(), block.end());        return block[block.size() - 1];    }    vector
    
      temp(block.begin(), block.begin() + num);    sort(temp.begin(), temp.end());    int ans = temp[0];    // 逐步填充每个元素    for (int i = num; i < block.size(); ++i) {        temp[0] += block[i];        if (temp[0] > temp[1]) {            sort(temp.begin(), temp.end());        }        ans = max(ans, temp.back());    }    return ans;}
    
   

核心逻辑是逐步填充最小空白处，并每次更新最大值，实现减少布局计算量的目标。

AutoX-2：蚂蚁王国的蜂蜜分配问题

这个问题需要对大量数据进行动态处理，确保正确性在于将每个操作转换为double类型，这样才能避免整数除法引起的精度问题。

代码实现重点在于：

vector
   
     honeyQuotes(vector
    
     
      > &handle) {    vector
      
        ans;    vector
       
         temp;    for (int i = 0; i < handle.size(); ++i) {        if (handle[i][0] == 1) {            temp.push_back(handle[i][1]);        } else if (handle[i][0] == 2) {            // 消除重复数据操作            temp.erase(remove_if(temp.begin(), temp.end(),                                [](double x) { return x == handle[i][1]; }), temp.end());        } else if (handle[i][0] == 3) {            // 均值计算            if (temp.empty()) {                ans.push_back(-1.0);            } else {                double sum = accumulate(temp.begin(), temp.end(), 0.0);                ans.push_back(sum / temp.size());            }        } else if (handle[i][0] == 4) {            // 方差统计            if (temp.empty()) {                ans.push_back(-1.0);            } else {                double sum = accumulate(temp.begin(), temp.end(), 0.0);                double variance = 0.0;                for (double x : temp) {                    variance += (x - sum / temp.size()) * (x - sum / temp.size());                }                ans.push_back(variance / temp.size());            }        }    }    return ans;}
       
      
     
    
   

AutoX-3：出行最少购票费用

这个问题可参考打家劫舍II的动态规划解决方案。核心思路是分区间处理，预处理天数包含的购票天数。

代码实现如下：

long long minCostToTravelOnDays(vector
   
     &days, vector
    
     
      > &tickets) {    int m = tickets.size();    vector
      
        pts(m);    int n = days.size();    vector
       
         dp(n + 1, LLONG_MAX);    dp[0] = 0;    for (int i = 1; i <= n; ++i) {        for (int j = 0; j < m; ++j) {            while (days[i - 1] - days[pts[j]] >= tickets[j][0]) {                pts[j]++;            }            dp[i] = min(dp[i], dp[pts[j]] + tickets[j][1]);        }    }    return dp[n];}
       
      
     
    
   

实现中需要注意分段处理和优化查询点数组pts，提升查询效率。

AutoX-4：蚂蚁爬行

这题广受欢迎，但本次仓促，建议后续深究。以下是暴力解法思路：

int ant Climbing Brake() {    vector
   
     data;    // 数据预处理...    vector
    
      dp(data.size(), 1);    for (int i = 1; i < data.size(); ++i) {        if (data[i] < data[i - 1]) {            dp[i] = dp[i - 2] + data[i];        } else {            dp[i] = dp[i - 1] + data[i] - min(data[i] - data[i - 1], data[i] - data[i - 2]);        }    }    return dp.back();}
    
   

深入思考还可以优化时间复杂度但需更多思考。

如需进一步探讨或有其他问题欢迎在线交流。或许能与你分享一些code优化的小技巧哦！