两地调度之超易懂的贪心算法问题

公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。
返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。
例如：
输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]
输出：110
解释：
第一个人去 A 市，费用为 10。
第二个人去 A 市，费用为 30。
第三个人去 B 市，费用为 50。
第四个人去 B 市，费用为 20。

思路

1. 每人必去一个城市，只不过两个城市之间有一个差价 costs[i][0]- costs[i][1]
2. 重点来了，先让他们都去B城市，总费用=sum(costs[i][1]),然后在挑一半去A,并补个差价给他们（costs[i][0]- costs[i][1]），你会选谁？
3. 这是你会恍然大悟，呵呵，我当然要把差价小的一半人去A了，这便是我们的贪心策略

代码：

1. 算差价：dp[2N]保存差价，costs[i][0]- costs[i][1]
2. 都去B:全部去B城市收取费用m
3. 补差价：贪心的将m在加上N个dp[2N]中较小值

class Solution:
    def twoCitySchedCost(self, costs: List[List[int]]) -> int:
        dp=[0]*len(costs)
        k,m=0,0
        #i 是去A的价格，j是去B的价格
        for i,j in costs:
       		 #算差价
            dp[k]=i-j
            k+=1
            #全去B的费用
            m+=j
        dp.sort()
        #一半去A并补上差价
        for i in range(int(len(costs)/2)):
            m+=dp[i]
        return m
        

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