最小化 Array 中的插入以使每对的比率为 K

简介

本文介绍了如何通过最小化 Array 中的插入操作，使得该 Array 中每对相邻元素的比率为 K。

算法实现

首先需要确定每对相邻元素的比率 K。计算出该 Array 中所有相邻元素的比率，然后求出其平均值作为 K。

接着，对于每个需要插入的元素，计算出其与前面一个元素的比率与 K 之间的差值，以及其与后面一个元素的比率与 K 之间的差值。这两个差值分别代表了将该元素插入到与前面元素相邻或与后面元素相邻的位置上，该 Array 中每对相邻元素的比率会变化的程度。

然后，选择将该元素插入到引起比率变化程度更小的那个位置上，即差值较小的那个位置。

最后，重复以上步骤直到所有元素都被插入到 Array 中。

代码实现

下面是本算法的 Python 实现代码：

def minimize_insertions(array, k):
    n = len(array)
    ratios = [array[i] / array[i-1] for i in range(1, n)]
    k_mean = sum(ratios) / len(ratios)
    for i in range(n-1):
        diff_pre = abs(array[i] / array[i-1] - k_mean)
        diff_next = abs(array[i+1] / array[i] - k_mean)
        if diff_pre <= diff_next:
            array.insert(i, array[i] * k)
        else:
            array.insert(i+1, array[i] * k)
    return array

其中，函数 minimize_insertions 接受两个参数：数组 array 和比率 K。函数返回一个最小化插入操作后的数组，使得该数据组中每对相邻元素的比率为 K。

总结

本文介绍了如何通过最小化 Array 中的插入操作，使得该 Array 中每对相邻元素的比率为 K。通过计算比率的平均值以及选择插入位置时的差值对比，可以快速准确地插入元素。