2024-02-03：用 go 语言，你有 k 个背包。给你一个下标从 0 开始的整数数组 weights，

其中 weights[i] 是第 i 个珠子的重量。同时给你整数 k，

请你按照如下规则将所有的珠子放进 k 个背包。

没有背包是空的。

如果第 i 个珠子和第 j 个珠子在同一个背包里，

那么下标在 i 到 j 之间的所有珠子都必须在这同一个背包中，

如果一个背包有下标从 i 到 j 的所有珠子，那么这个背包的价格是 weights[i] + weights[j] 。

一个珠子分配方案的 分数 是所有 k 个背包的价格之和。

请你返回所有分配方案中，最大分数 与 最小分数 的 差值 为多少。

输入：weights = [1,3,5,1], k = 2。

输出：4。

答案 2024-02-03：

来自左程云。

灵捷3.5

大体步骤如下：

1.初始化变量：

• 将权重数组 weights 的长度保存在变量 n 中。

• 创建一个长度为 n-1 的整数数组 sums。

2.计算相邻珠子重量之和：

• 遍历 weights 数组中的元素，对于每个元素 weights[i]，计算 weights[i] 和 weights[i+1] 的和，并将结果保存在 sums[i] 中。

3.对 sums 数组进行排序：

• 使用排序函数对 sums 数组进行升序排序。

4.循环分配珠子到背包：

4.1.初始化变量 ans 为 0，用于保存最终的结果。

4.2.使用循环，从 i=0, j=n-2, p=1 开始循环，其中 p 表示已经形成背包的数量。

4.3.当 p 小于 k 时，执行以下操作：

4.3.1.计算 sums[j] - sums[i] 的差值，并将其累加到 ans 中。

4.3.2.分别将 i 和 j 的值增加和减少 1，将 p 增加 1。

5.返回结果 ans，即最大分数与最小分数之差。

总的时间复杂度：排序操作的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是珠子的数量。其他步骤的时间复杂度都是 O(n)。因此，总的时间复杂度为 O(n log n)。

总的额外空间复杂度：除了输入的权重数组 weights 外，在算法执行过程中需要额外使用的空间为 sums 数组，其长度为 n-1，因此额外空间复杂度为 O(n)。

go 完整代码如下：

package main
import (  "fmt"  "sort")
func putMarbles(weights []int, k int) int64 {  n := len(weights)  sums := make([]int64, n-1)  for i := 1; i < n; i++ {    sums[i-1] = int64(weights[i-1] + weights[i])  }  sort.Slice(sums, func(i, j int) bool {    return sums[i] < sums[j]  })  var ans int64  for i, j, p := 0, n-2, 1; p < k; i, j, p = i+1, j-1, p+1 {    ans += sums[j] - sums[i]  }  return ans}
func main() {  weights := []int{1, 3, 5, 1}  k := 2  result := putMarbles(weights, k)  fmt.Println(result)}

python 完整代码如下：

# -*-coding:utf-8-*-
def putMarbles(weights, k):    n = len(weights)    sums = [weights[i-1] + weights[i] for i in range(1, n)]    sums.sort()    ans = 0    for i, j, p in zip(range(n-1), range(n-2, -1, -1), range(1, k)):        ans += sums[j] - sums[i]    return ans
weights = [1, 3, 5, 1]k = 2result = putMarbles(weights, k)print(result)