最小化一维曼哈顿距离的简单证明
最小化一维曼哈顿距离的简单证明
对于在数轴上的 nnn 个点,要集合所有点于同一位置,使得移动的曼哈顿距离之和最小,那么应该选取哪个点呢?
设有 nnn 个点, iii 点的位置为 xix_ixi ,且有 xi≤xi+1(i=0,1,2…,n−1)x_i \le x_{i+1} \ (i=0,1,2 \dots, n - 1)xi≤xi+1 (i=0,1,2…,n−1)
则对于 kkk 点,距离之和为:
同理,对于 k+1k+1k+1 点,距离之和为:
那么对于选择相邻两点时,距离之和的变化差值 Δ\DeltaΔ 有:
因为有 xk+1≥xkx_{k+1} \ge x_kxk+1≥xk,则 Δ\DeltaΔ 的取值为:
可见,2k<n2k < n2k<n 时,随着 kkk,距离之后逐渐减小,2k>n2k > n2k>n 时,随着 kkk,距离之后逐渐增大
则在中点处取的距离之和的最小值
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