drinknn个瓶子从左到右空着也能装衣

题目描述你面前有 nn 个瓶子，从左到右依次编号为 1 \sim n1∼n，瓶子可能是空的也可能装着水。你可以选择一对 l,r(l \le r)l,r(l≤r)，然后把 l\sim rl∼r 号瓶子中的所有水全部喝完。你想一口气把桌上剩的水全喝完，请问你最少要拿起几个瓶子？你有可能一个瓶子都不需要拿起来。输入格式第一行一个整数 nn。第二行 nn 个整数，第 ii 个整数为 11 表示第 ii 个瓶子装着水，为 00 表示第 ii 个瓶子是空的。输出格式一行一个整数 kk，表示最少拿起的瓶子数。输入输出样例输入 #1复制50 0 0 1 0输出 #1复制1输入 #2复制60 0 1 1 0 1输出 #2复制4说明/提示【样例说明】样例 11 中，拿起 44 号瓶子即可。总共拿起 11 个瓶子。样例 22 中，拿起 3\sim 63∼6 号瓶子可以将所有的水喝完。总共拿起 44 个瓶子。【数据范围】对于 30%30% 的数据，保证 n\le 100n≤100。对于 60%60% 的数据，保证 n\le 2000n≤2000。对于 100%100% 的数据，保证 1\le n\le 10^51≤n≤10 5 ，0\le a_i\le 10≤a i​ ≤1。

【以下回答由 GPT 生成】

我们可以用贪心算法来解决这个问题。贪心算法的思路是每次选择能喝到最多水的一对相邻的瓶子。以下是解决该问题的具体步骤：

1. 读入输入，包括瓶子的数量 n 和每个瓶子的状态。
2. 定义一个变量 count 来记录拿起瓶子的数量，初始化为 0。
3. 定义一个变量 i 来遍历瓶子的状态，初始化为 1。
4. 使用一个循环来遍历瓶子的状态，直到遍历完所有的瓶子或者无法找到能喝到水的一对瓶子。
5. 在循环中，判断当前瓶子和下一个瓶子的状态：
6. 如果当前瓶子为空而下一个瓶子装有水，或者当前瓶子装有水而下一个瓶子为空，表示我们找到了一对能喝到水的瓶子。
7. 此时，我们将 count 值增加 1，并且将 i 加 2 更新为下一个瓶子的索引。
8. 如果当前瓶子和下一个瓶子的状态都为空或者都装有水，表示这一对瓶子不能喝水，我们继续遍历下一对瓶子。
9. 循环结束后，输出 count 的值，即为最少需要拿起的瓶子数。

下面是用 Python 实现的代码：

def minBottles(n, states):
    count = 0
    i = 1
    while i <= n-1:
        if (states[i-1] == 0 and states[i] == 1) or (states[i-1] == 1 and states[i] == 0):
            count += 1
            i += 2
        else:
            i += 1
    return count

n = int(input())
states = list(map(int, input().split()))
print(minBottles(n, states))

运行这段代码，我们可以输入瓶子的数量和每个瓶子的状态，然后输出最少需要拿起的瓶子数。

注意: 上面提供的代码可能无法在助手上正常运行，请复制代码到本地环境中运行。

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