python - 移动使数组中的所有元素在 Python 中相等

Question

我遇到了一个问题，其中输入如下:

5
1 1 1 1 6

预期输出为 4
基本上我们要做的是打印使所有 5 个值彼此相等所需的最小移动次数。一次移动意味着减少一个位置并增加另一个位置。如果不可能使它们全部相等，我们打印-1。
我尝试了以下方法:

def solution(N, W):
    counter=0
    W.sort()
    k=W[int(N/2)]
    for i in range(0,N):
        counter=counter+abs(W[i]-k)
        
    if N%2==0:
        tempC=0
        k=W[int(N/2)-1]
      
        for i in range(0,N):
            tempC=tempC+abs(A[i]-k)
        
        counter=min(counter,tempC)
    
    return counter

并且得到 5 作为答案。请分享您实现这一目标的功能。

Answer 1

让我们看看逻辑如何处理您的输入。

5 1 1 1 1 6

1. 如 1 2 1 3 3这种情况可能，最后它显示如下 2 2 2 2 2 .我们从这个结果中得到了什么 Sum(INITAL_LIST) is equal to SUM(FINAL_LIST) , 这是 1st condition ，如果这种保持模式是可能的。
2. 其中 index-value他们中的一些人会留下一些值(value)。 one-index的减量和 another-index 的增量被视为一步，因此我们将只考虑递减情况。离去的人终于变成等于 2 .所以 total-step等于一些递减的索引值。
这里我使用了 numpy 的矢量化属性以便于操作。
代码:

import numpy as np

def solution(N, W):
    if sum(W)%N !=0:
        return -1
    
    eq = sum(W)//N
    step = np.array(W)-eq
    step_sum = np.sum(step[step>0])
    return step_sum


if __name__ == '__main__':
    var_, list_ = input().split(maxsplit=1)
    print(solution(int(var_), list(int(i) for i in list_.split())))

没有 NUMPY:
更新:

step = np.array(W)-eq
step_sum = np.sum(step[step>0])

致:

step = [i-eq for i in W]
step_sum = sum(i for i in step if i>0)

输出:

5 1 1 1 1 6
4