本文探讨了如何将队列中的N个物品分配到两个具有固定容量的集合中，以最小化总成本。核心挑战在于，物品倾向于进入前一个物品所在的集合，除非支付特定成本。我们通过分析暴力解法的局限性，提出并详细阐述了一种基于动态规划（DP）的优化算法，该算法利用记忆化技术将时间复杂度降低至O(N³)，有效解决了重叠子问题，实现了成本的最优化分配。
问题描述
假设我们有一个包含n个物品的队列，需要将这些物品依次分配到两个容量相同的集合中。每个集合都有一个最大容量限制，物品分配时不能超出此限制。分配规则如下：
- 每个物品都必须被分配到一个集合中。
- 除非支付一定的成本，否则当前物品必须进入其前一个物品所进入的集合。
- 我们希望找到一种分配方案，使得所有物品都被分配完毕，且总成本最低。
成本由一个数组 cost = [a1, a2, …, an] 表示，其中 ai 是将第 i 个物品分配到与第 i-1 个物品不同集合时需要支付的成本。
暴力解法及其局限性
原始问题中提供了一个递归的暴力解法思路：
def solve_bruteforce(i, h1_used, current_set_id, n, C, costs): # i: 当前考虑的物品索引 # h1_used: 集合1已使用的容量 # current_set_id: 前一个物品进入的集合ID (1或2) # n: 总物品数 # C: 单个集合的最大容量 # costs: 成本数组 if i > n: return 0 # 所有物品已分配 h2_used = (i - 1) - h1_used # 集合2已使用的容量 # 如果集合1已满 if h1_used == C: if current_set_id == 1: # 如果前一个物品在集合1，现在集合1满了，必须切换到集合2 return costs[i - 1] + solve_bruteforce(i + 1, h1_used, 2, n, C, costs) else: # 前一个物品在集合2，且集合1满了，继续在集合2 return solve_bruteforce(i + 1, h1_used, 2, n, C, costs) # 如果集合2已满 elif h2_used == C: if current_set_id == 2: # 如果前一个物品在集合2，现在集合2满了，必须切换到集合1 return costs[i - 1] + solve_bruteforce(i + 1, h1_used + 1, 1, n, C, costs) else: # 前一个物品在集合1，且集合2满了，继续在集合1 return solve_bruteforce(i + 1, h1_used + 1, 1, n, C, costs) # 两个集合都未满 else: if current_set_id == 1: # 前一个物品在集合1 # 选项1: 继续在集合1 (不支付成本) cost_continue_1 = solve_bruteforce(i + 1, h1_used + 1, 1, n, C, costs) # 选项2: 切换到集合2 (支付成本) cost_switch_to_2 = costs[i - 1] + solve_bruteforce(i + 1, h1_used, 2, n, C, costs) return min(cost_continue_1, cost_switch_to_2) else: # 前一个物品在集合2 # 选项1: 切换到集合1 (支付成本) cost_switch_to_1 = costs[i - 1] + solve_bruteforce(i + 1, h1_used + 1, 1, n, C, costs) # 选项2: 继续在集合2 (不支付成本) cost_continue_2 = solve_bruteforce(i + 1, h1_used, 2, n, C, costs) return min(cost_switch_to_1, cost_continue_2)
这个暴力解法通过递归探索所有可能的分配路径。然而，它存在大量的重叠子问题。例如，在处理第 i 个物品时，无论前一个物品是进入集合1还是集合2，都可能面临相同的剩余物品数量和集合容量状态。这种重复计算导致其时间复杂度呈指数级增长，对于较大的 N 值是不可接受的。
动态规划优化
为了解决暴力解法的效率问题，我们可以采用动态规划（Dynamic Programming, DP）结合记忆化（Memoization）技术。DP的核心思想是存储并重用已计算过的子问题结果，避免重复计算。
状态定义
为了有效地应用DP，我们需要定义一个能够唯一标识子问题的状态。一个合适的DP状态可以表示为 dp(i, cap1_rem, cap2_rem)：
- i: 当前正在考虑的物品索引（从0到N-1）。
- cap1_rem: 集合1剩余的容量。
- cap2_rem: 集合2剩余的容量。
然而，更简洁的状态定义可以利用问题中的对称性，如答案中提示的“cap1 总是上次使用的集合的容量”。这样，我们只需要跟踪当前物品索引和两个集合的剩余容量，其中一个集合被约定为“上次使用的集合”。
我们定义 solve(i, cap_last_used, cap_other) 为：从第 i 个物品开始，当上次使用的集合剩余容量为 cap_last_used，另一个集合剩余容量为 cap_other 时，将剩余物品分配的最低成本。
递推关系
对于 solve(i, cap_last_used, cap_other)，我们有两种决策：
-
切换到另一个集合（Switch to Other Set）：
- 如果选择将当前物品 i 放入“另一个集合”，则需要支付 cost[i]。
- 放置后，“另一个集合”的容量 cap_other 减少1。
- 原先的“另一个集合”现在变成了“上次使用的集合”，其剩余容量为 cap_other – 1。
- 原先的“上次使用的集合”现在变成了“另一个集合”，其剩余容量为 cap_last_used。
- 此操作的成本为：cost[i] + solve(i + 1, cap_other – 1, cap_last_used)。
- 前提条件：cap_other > 0 (另一个集合必须有容量)。
-
继续使用上次使用的集合（Continue Last Used Set）：
- 如果选择将当前物品 i 放入“上次使用的集合”，则不需要支付额外成本。
- 放置后，“上次使用的集合”的容量 cap_last_used 减少1。
- “上次使用的集合”仍然是“上次使用的集合”，其剩余容量为 cap_last_used – 1。
- “另一个集合”的剩余容量 cap_other 保持不变。
- 此操作的成本为：solve(i + 1, cap_last_used – 1, cap_other)。
- 前提条件：cap_last_used > 0 (上次使用的集合必须有容量)。
基本情况（Base Case）： 当 i == n 时，表示所有物品都已分配完毕，此时成本为0。
伪代码实现
结合上述状态定义和递推关系，我们可以得到以下伪代码（类似python）：
# 使用字典或数组实现记忆化 memo = {} def cinema(n_items, initial_capacity, costs): # 初始调用：从第0个物品开始，两个集合的初始容量都是 initial_capacity # 这里的 cap_last_used 和 cap_other 初始时都代表总容量 # 由于是第一个物品，可以认为它进入哪个集合都不算“切换”，或者约定一个默认的初始状态 # 答案中的实现巧妙地将两个集合的初始容量都作为参数传入 # 假设初始时，两个集合都是可用的，且没有“上次使用的集合”的概念， # 我们可以将任一集合视为“上次使用的”，并让其容量为 initial_capacity，另一个也为 initial_capacity。 # 这样可以简化为 solve(0, initial_capacity, initial_capacity, n_items, costs) # 答案的 cinema(n,0,B,B,cost) 中，n是总物品数，0是当前物品索引，B是两个集合的初始容量 return solve(0, initial_capacity, initial_capacity, n_items, costs) def solve(i, cap_last_used, cap_other, n_items, costs): # 记忆化查找 if (i, cap_last_used, cap_other) in memo: return memo[(i, cap_last_used, cap_other)] # 基本情况：所有物品都已处理 if i == n_items: return 0 # 选项1: 切换到另一个集合 # 确保另一个集合有容量 cost_to_switch = float('inf') # 初始化为无穷大 if cap_other > 0: # 注意：这里 costs[i] 是将第 i 个物品切换到不同集合的成本 cost_to_switch = costs[i] + solve(i + 1, cap_other - 1, cap_last_used, n_items, costs) # 选项2: 继续使用上次使用的集合 # 确保上次使用的集合有容量 cost_to_continue = float('inf') # 初始化为无穷大 if cap_last_used > 0: cost_to_continue = solve(i + 1, cap_last_used - 1, cap_other, n_items, costs) # 如果上次使用的集合已满，则必须切换 (即只能选择 cost_to_switch) # 否则，取两种选择的最小值 result = float('inf') if cap_last_used == 0: result = cost_to_switch else: result = min(cost_to_switch, cost_to_continue) # 存储结果并返回 memo[(i, cap_last_used, cap_other)] = result return result # 示例调用 (假设 N=5, C=3, costs=[1,2,3,4,5]) # total_cost = cinema(5, 3, [1,2,3,4,5]) # print(total_cost)
注： 答案中提供的伪代码 if cap1==0: return cost_to_switch 是一个巧妙的简化，它将“必须切换”的情况直接处理，避免了 min 函数中无效的选择。这隐含了 cost_to_switch 总是有效的前提（即 cap2 > 0）。在实际实现中，需要确保任何选择都满足容量限制。上述更详细的伪代码考虑了 cap_other > 0 和 cap_last_used > 0 的检查。
复杂度分析
-
时间复杂度：
- i 的取值范围：从 0 到 N (共 N+1 种)。
- cap_last_used 的取值范围：从 0 到 C (共 C+1 种，C 为单个集合的最大容量)。
- cap_other 的取值范围：从 0 到 C (共 C+1 种)。
- 每个状态的计算是 O(1) (常数时间，因为只是比较和递归调用)。
- 因此，总的时间复杂度为 O(N * C * C)。
- 在最坏情况下，C 可以接近 N (例如，如果一个集合可以容纳所有物品，另一个集合容量为0，但通常情况下 C 是 N/2 左右)。如果 C 与 N 同阶，则时间复杂度为 O(N * N * N) = O(N^3)。这符合题目要求的复杂度。
-
空间复杂度：
- 记忆化表格 memo 存储了所有计算过的状态。
- 状态的数量与时间复杂度中的状态数相同，所以空间复杂度为 O(N * C^2)，同样是 O(N^3)。
实现细节与注意事项
-
记忆化实现：
- 在Python中，最方便的实现方式是使用 functools.lru_cache 装饰器。只需将它添加到 solve 函数上方，它会自动处理记忆化。
- 手动实现时，可以使用一个字典（如 memo = {}）来存储 (i, cap_last_used, cap_other) 作为键，对应的最低成本作为值。在每次 solve 调用开始时检查 memo，结束时更新 memo。
-
初始调用：
- cinema(n_items, initial_capacity, costs) 的 initial_capacity 应该设置为两个集合各自的初始最大容量。
- solve 函数的初始 cap_last_used 和 cap_other 都应为 initial_capacity。由于是第一个物品，可以认为它进入哪个集合都不算“切换”，或者根据实际业务需求定义第一个物品的成本。本方案中 costs[0] 视为第一个物品的切换成本。
-
容量约束：
- 在递归调用之前，务必检查目标集合是否有足够的剩余容量 (cap > 0)。如果容量不足，则该选项不可选。在伪代码中已通过 if cap_other > 0 和 if cap_last_used > 0 进行了体现。
-
对称性处理：
- 答案中提到的“cap1 总是上次使用的集合的容量”是一个关键的简化。它避免了在状态中明确区分“集合1”和“集合2”的物理ID，而是动态地将“上次使用的集合”和“另一个集合”作为逻辑概念来处理，大大简化了状态表示和递推逻辑。
