2022-11-20：小团生日收到妈妈送的两个一模一样的数列作为礼物！ 他很开心的把玩，不过不小心没拿稳将数列摔坏了！ 现在他手上的两个数列分别为A和B，长度分别为n和m。 小团很想再次让这两个数列变

2022-11-20：小团生日收到妈妈送的两个一模一样的数列作为礼物！
他很开心的把玩，不过不小心没拿稳将数列摔坏了！
现在他手上的两个数列分别为A和B，长度分别为n和m。
小团很想再次让这两个数列变得一样。他现在能做两种操作：
操作一是将一个选定数列中的某一个数a改成数b，这会花费|b-a|的时间，
操作二是选择一个数列中某个数a，将它从数列中丢掉，花费|a|的时间。
小团想知道，他最少能以多少时间将这两个数列变得再次相同！
输入描述：
第一行两个空格隔开的正整数n和m，分别表示数列A和B的长度。
接下来一行n个整数，分别为A1 A2…An
接下来一行m个整数，分别为B1 B2…Bm
对于所有数据，1 ≤ n,m ≤ 2000， |Ai|,|Bi| ≤ 10000
输出一行一个整数，表示最少花费时间，来使得两个数列相同。
来自美团。8.20笔试。

答案2022-11-20：

尝试模型。递归。

代码用rust编写。代码如下：

use std::iter::repeat;

fn main() {
    let mut nums1 = vec![2, 1000, 2000];
    let mut nums2 = vec![999, 1, 2003];
    let ans = min_cost(&mut nums1, &mut nums2);
    println!("ans = {:?}", ans);
}

// A B
// zuo(A,B,0,0)
// A[ai.....] 对应 B[bi.....]
// 请变一样
// 返回最小代价
fn zuo(aa: &mut Vec<i32>, bb: &mut Vec<i32>, ai: i32, bi: i32) -> i32 {
    if ai == aa.len() as i32 && bi == bb.len() as i32 {
        return 0;
    }
    if ai != aa.len() as i32 && bi == bb.len() as i32 {
        return aa[ai as usize] + zuo(aa, bb, ai + 1, bi);
    }
    if ai == aa.len() as i32 && bi != bb.len() as i32 {
        return bb[bi as usize] + zuo(aa, bb, ai, bi + 1);
    }
    // A[ai] 有数 B[bi] 有数
    // 可能性1 ： 删掉A[ai]
    let p1 = aa[ai as usize] + zuo(aa, bb, ai + 1, bi);
    // 可能性2 ： 删掉B[bi]
    let p2 = bb[bi as usize] + zuo(aa, bb, ai, bi + 1);
    // 可能性3 ： 同时删掉
    // int p3 = A[ai] + B[bi] + zuo(A, B, ai + 1, bi + 1);
    // 可能性4 ： 变！A[ai] -> B[bi] B[bi] -> A[ai]
    let p4 = if aa[ai as usize] >= bb[bi as usize] {
        aa[ai as usize] - bb[bi as usize]
    } else {
        bb[ai as usize] - aa[bi as usize]
    } + zuo(aa, bb, ai + 1, bi + 1);
    // 可能性5 ： A[ai] == B[bi]
    return get_min(p1, get_min(p2, p4));
}

fn get_min<T: Clone + Copy + std::cmp::PartialOrd>(a: T, b: T) -> T {
    if a < b {
        a
    } else {
        b
    }
}

fn min_cost(aa: &mut Vec<i32>, bb: &mut Vec<i32>) -> i32 {
    let n = aa.len() as i32;
    let m = bb.len() as i32;
    let mut dp: Vec<Vec<i32>> = repeat(repeat(-1).take((m + 1) as usize).collect())
        .take((n + 1) as usize)
        .collect();
    return change2(aa, bb, 0, 0, &mut dp);
}

// 暴力递归
// A[indexA....]和B[indexB....]完全一样
// 需要付出最少的代价返回
fn change(aa: &mut Vec<i32>, bb: &mut Vec<i32>, index_a: i32, index_b: i32) -> i32 {
    if index_a == aa.len() as i32 && index_b == bb.len() as i32 {
        return 0;
    }
    if index_a == aa.len() as i32 && index_b != bb.len() as i32 {
        return bb[index_b as usize] + change(aa, bb, index_a, index_b + 1);
    }
    if index_a != aa.len() as i32 && index_b == bb.len() as i32 {
        return aa[index_a as usize] + change(aa, bb, index_a + 1, index_b);
    }
    // indexA、indexB都没到最后
    // 可能性1，丢掉A[indexA]
    let p1 = aa[index_a as usize] + change(aa, bb, index_a + 1, index_b);
    // 可能性2，丢掉B[indexB]
    let p2 = bb[index_b as usize] + change(aa, bb, index_a, index_b + 1);
    // 可能性3，同时丢掉A[indexA]、B[indexB]
    // 可能性4，把A[indexA]改成B[indexB](也是B[indexB]改成A[indexA]，因为代价一样)
    // 可能性5，A[indexA]本来就是等于B[indexB]的，改的代价为0
    // 可以分析出可能性3，肯定是不如可能性4、可能性5的
    // 所以舍弃掉可能性3
    let p45 = if aa[index_a as usize] - bb[index_b as usize] > 0 {
        aa[index_a as usize] - bb[index_b as usize]
    } else {
        bb[index_b as usize] - aa[index_a as usize]
    } + change(aa, bb, index_a + 1, index_b + 1);
    return get_min(get_min(p1, p2), p45);
}

// 上面的暴力递归方法改动态规划
fn change2(
    aa: &mut Vec<i32>,
    bb: &mut Vec<i32>,
    index_a: i32,
    index_b: i32,
    dp: &mut Vec<Vec<i32>>,
) -> i32 {
    if index_a == aa.len() as i32 && index_b == bb.len() as i32 {
        return 0;
    }
    if dp[index_a as usize][index_b as usize] != -1 {
        return dp[index_a as usize][index_b as usize];
    }
    let mut ans = 0;
    if index_a == aa.len() as i32 && index_b != bb.len() as i32 {
        ans = bb[index_b as usize] + change2(aa, bb, index_a, index_b + 1, dp);
    } else if index_a != aa.len() as i32 && index_b == bb.len() as i32 {
        ans = aa[index_a as usize] + change2(aa, bb, index_a + 1, index_b, dp);
    } else {
        let p1 = aa[index_a as usize] + change2(aa, bb, index_a + 1, index_b, dp);
        let p2 = bb[index_b as usize] + change2(aa, bb, index_a, index_b + 1, dp);
        let p45 = if aa[index_a as usize] - bb[index_b as usize] > 0 {
            aa[index_a as usize] - bb[index_b as usize]
        } else {
            bb[index_b as usize] - aa[index_a as usize]
        } + change2(aa, bb, index_a + 1, index_b + 1, dp);
        ans = get_min(get_min(p1, p2), p45);
    }
    dp[index_a as usize][index_b as usize] = ans;
    return ans;
}

执行结果如下：

---

左神java代码