本文共 1503 字，大约阅读时间需要 5 分钟。
要解决这个问题，我们需要按照以下步骤进行：
初始化数据结构: 使用一个或多个有序集合（如C++中的set）来维护余数状态，确保快速查找和插入操作。
计算目标频率: 确定每个余数应出现的次数，即两次计算：need = n / m。
读取输入数组: 将数组中的每个数模m，得到当前的余数。
排序和处理数组: 将数组按余数排序，然后确定哪些元素需要调整，以满足每个余数出现need次的要求。
生成最终数组: 根据上述调整生成最终的数组，每次只增加1，计算总操作次数。
示例代码解析：
#includeusing namespace std;void main() { // 读取输入 int n, m; for(int i=1; i<=n; ++i) a[i] = ...; // 初始化数组中各元素的模余 ll sum[m], cnt[m], ans = 0; // 设定目标每个余数出现的次数 int need = n / m; // 读取输入并处理 for(int i=1; i<=n; ++i) { a[i] = ...; int mo = a[i] % m; if (mo > *set.rbegin()) { // 当前余数比最大值大，需要将最小的元素调整到该余数 ... } else { // 调整为目标余数，使用lower_bound确定插入位置 auto it = set.lower_bound(mo); // 计算需要的移动次数 ans += it->second - it->first; // 更新sum和cnt数组 cnt[mo]++; } } // 输出结果 for(int i=1; i<=n; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << ans << endl;}
关键步骤说明：
初始化数据结构: 使用set来维护当前余数状态，确保快速查找和插入，最坏情况下每个操作O(log n)。
计算需要的次数: 确定每个余数必须出现的次数，如need = n/m。
处理每个元素: 对每个元素计算其模m的余数，并根据当前集合中的最大余数决定是否需要调整。
调整元素到目标余数: 使用lower_bound找到目标余数的位置，计算移动次数，并更新计数器。
总操作次数: 累加每次调整的次数，得到总操作次数。
示例解释：
假设n=4，m=2，那么每个余数应出现2次。假设初始数组为[1,3,2,4]，对应的余数为1,1,0,0。然后需要调整使得两个余数0和两个余数1。
总操作次数为：（1）3到0需要加3次 decrease，但是因为只能加1，所以需要查找下一个余数为0的位置。例如，如果当前余数可以调整到0，可能需要移动的次数是该位置到当前的位置。这里需要重新计算具体移动次数。
最终数组为：[0,1,1,0]，操作次数总和为5次。
这个过程展示了如何通过分析和调整元素的余数，以及利用适当的数据结构来确保最小化操作次数。
转载地址：http://ufkiz.baihongyu.com/