题目介绍

这道题目的主要目标是将给定的二进制数组中所有的1移动到每个索引，需要消耗一定的成本。具体的成本需要我们自己计算出来。这道题目可以通过贪心算法来解决。

解题思路

通过观察题目，我们可以看到，对于所有的1，我们只有两种选择，第一种是将其向左移动一位，第二种是向右移动一位。如果我们将1向左移动时，其后面的元素必须向右移动一位，反之亦然。这样的移动方式会导致部分元素的重复移动，从而增大了成本。

为了降低成本，我们希望每个1被移动的次数越少越好。因此，我们可以通过计算每个1向左或向右移动的成本，从而得出最小成本。

对于每个1，我们可以计算它向左和向右移动的成本，然后选择成本较小的一种方式进行移动。移动后，我们需要更新后面的元素的状态。这样，我们就可以将1移动到指定的索引处，并且所需的成本是最小的。

代码实现

def min_cost_to_move_ones(binary_array):
    """
    将所有1移动到给定二进制数组的每个索引所需的最小成本
    :param binary_array: 给定的二进制数组
    :return: 最小成本
    """
    # 初始化成本
    cost = 0
    # 统计1的个数
    ones_count = binary_array.count(1)
    # 左侧1的个数
    left_ones_count = 0
    # 当前索引左侧1的个数
    current_left_ones_count = 0
    # 遍历数组
    for i in range(len(binary_array)):
        if binary_array[i] == 1:
            # 计算向左和向右移动的成本
            left_cost = i - left_ones_count - current_left_ones_count
            right_cost = ones_count - left_ones_count - current_left_ones_count - 1
            # 判断移动方向，并更新后面的元素
            if left_cost <= right_cost:
                cost += left_cost
                left_ones_count += 1
            else:
                cost += right_cost
                current_left_ones_count += 1
    # 返回最小成本
    return cost

测试示例

我们可以使用一些测试样例来验证我们的代码是否正确：

# 测试样例
assert min_cost_to_move_ones([0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]) == 5
assert min_cost_to_move_ones([1, 1, 1, 0, 1]) == 1
assert min_cost_to_move_ones([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]) == 9

以上就是将所有1移动到给定二进制数组的每个索引所需的成本的介绍和解题思路。