在Python中查找使列表严格递增所需的最小操作数

假设我们有两个名为A和B的数字列表，它们具有相同的长度。现在想象一下，我们可以执行操作，其中我们可以交换数字A[i]和B[i]。我们必须找到使两个列表严格递增所需的操作次数。

因此，如果输入为A = [2, 8, 7, 10]，B = [2, 4, 9, 10]，那么输出将为1，因为我们可以在A中交换7和B中的9。然后，列表将变为A = [2, 8, 9, 10]和B = [2, 4, 7, 10]，这两个列表均为严格递增的列表。

要解决这个问题，我们将遵循以下步骤：

定义一个名为dp()的函数。这将采取i，prev_swapped
如果A的大小等于i，则
- 返回0
否则，当i与0相同时，然后
- 返回dp(i+1，False)和1 +dp(i+1，True)的最小值
否则，
- prev_A：= A[i-1]
- prev_B：= B[i-1]
- 如果prev_swapped为True，则
  - 交换prev_A和prev_B
- 如果A[i]≤prev_A或B[i]≤prev_B，则
  - 返回1 + dp(i+1，True)
- 否则，
  - ans：= dp(i+1，False)
  - 如果A[i]>prev_B并且B[i]>prev_A，则
  - ans：=最小值ans，1 + dp(i+1，True)
  - 返回答案
- 从主方法调用函数dp（0,False），并将其值作为结果返回

以下是更好地理解的实现示例：

示例代码

class Solution:
   def solve(self, A, B):
      def dp(i=0, prev_swapped=False):
         if len(A) == i:
            return 0
         elif i == 0:
            return min(dp(i+1), 1+dp(i+1,True))
         else:
            prev_A = A[i - 1]
            prev_B = B[i - 1]
            if prev_swapped:
               prev_A, prev_B = prev_B, prev_A
            if A[i]≤prev_A或B[i]≤prev_B：
               返回1+dp(i+1，True)
            否则：
               ans = dp(i+1)
            如果A[i]>prev_B并且B[i]>prev_A，则
               ans = min(ans，1 + dp(i+1，True))
            返回答案

         返回dp()

ob = Solution()
A = [2, 8, 7, 10]
B = [2, 4, 9, 10]
print(ob.solve(A, B))