最近对抗生成网络(GAN)很火,其中有一种变体WGAN,引入了一种新的距离来提高生成图片的质量。这个距离就是Wasserstein距离,又名铲土距离。
这个问题可以描述如下:
有两堆泥土,每一堆有n个位置,标号从1~n。第一堆泥土的第i个位置有ai克泥土,第二堆泥土的第i个位置有bi克泥土。小埃可以在第一堆泥土中任意移挪动泥土,具体地从第i个位置移动k克泥土到第j个位置,但是会消耗的体力。小埃的最终目的是通过在第一堆中挪动泥土,使得第一堆泥土最终的形态和第二堆相同,也就是ai=bi (1<=i<=n), 但是要求所花费的体力最小

左图为第一堆泥土的初始形态,右图为第二堆泥土的初始形态,颜色代表了一种可行的移动方案,使得第一堆泥土的形态变成第二堆泥土的形态

输入描述:

输入测试组数T,每组测试数据,第一行输入n,1<=n<=100000,紧接着输入两行,每行n个整数,前一行为a1, a2,…,an,后一行为b1,b2,…,bn.其中0<=ai,bi<=100000,1<=i<=n,数据保证 

输出描述:

对于每组数据,输出一行,将a土堆的形态变成b土堆的形态所需要花费的最小体力

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