我们有两个长度相等且不为空的整型数组 A 和 B 。
我们可以交换 A[i] 和 B[i] 的元素。注意这两个元素在各自的序列中应该处于相同的位置。
在交换过一些元素之后，数组 A 和 B 都应该是严格递增的（数组严格递增的条件仅为A[0] < A[1] < A[2] < … < A[A.length - 1]）。
给定数组 A 和 B ，请返回使得两个数组均保持严格递增状态的最小交换次数。假设给定的输入总是有效的。
示例:
输入: A = [1,3,5,4], B = [1,2,3,7] 输出: 1 解释: 交换 A[3] 和 B[3] 后，两个数组如下: A = [1, 3, 5, 7] ， B = [1, 2, 3, 4] 两个数组均为严格递增的。
注意:
A, B 两个数组的长度总是相等的，且长度的范围为 [1, 1000]。 A[i], B[i] 均为 [0, 2000]区间内的整数。
思路分析：这道题的确实有点难度，对于分析归纳能力要求挺高的。
刚开始吧，可能大家都想着使用类似贪心策略，就是遇到A[i - 1] >= A[i]这种逆序的时候，我们就将A[i]和B[i]进行交换，这时大家都会被一个测试示例难倒
0 4 4 5 0 1 6 8
第一次遇到A[i - 1] >= A[i]时，i = 2，按照贪心策略，我们应该交换A[2]和B[2]，交换之后我们又发现A[3]出现了逆序，接着有需要交换A[3]和B[3]，所以总共需要两次交换。蛋式这道题只需要交换1次，即我们交换A[1]和B[1]即可同时达到A、B严格递增。因此这种简单的贪心策略行不通。
经过查阅别人的实现，发现了一种动态规划的方法。
swapVec[ i ] 表示第 i 个元素进行交换，使A[0, i],B[0,i]严格单调递增的最小交换次数 keepVec[ i ] 表示第 i 个元素不进行交换，使A[0, i],B[0,i]严格单调递增的最小交换次数。
现在的问题就是我们如何找到状态转移方程。
（1）如果A[ i ] > A[ i - 1 ] && B[ i ]> B[ i - 1 ]，对于这种情况，本身就是递增的，本不需要进行交换A[i]和B[i] swapVec[ i ]表示强制交换A[i]、B[i]即交换第i个元素，那么前一个位置i-1也要交换，同时交换才能继续保证同时递增，所以swapVec[ i ] = swapVec[ i - 1 ]+1 keepVec[ i ]表示不交换A[i]、B[i]，即不交换第i个元素，则第i-1个元素也不需要交换，keepVec[ i ]=keepVec[ i - 1 ] （2）如果A[ i ] > B[ i - 1 ] && B[ i ]> A[ i - 1 ]，对于此种情况，必须要交换A[i]、B[i]才能保持递增 swapVec[i]正好也是要交换当前位置，而前一个位置不能交换，那么swapVec[ i ] = keepVec[ i - 1 ] +1 keepVec[ i ]是不能交换当前位置，那么我们可以通过交换前一个位置来同样实现递增，即keepVec[ i ] = swapVec[ i - 1 ] 如果两种情况均成立时取较小值。
class Solution {
public:
int minSwap(vector<int>& A, vector<int>& B) {
int numsSize = A.size();
//swapVec[ i ] 表示第 i 个元素进行交换，使A[0, i],B[0,i]严格单调递增的最小交换次数
//keepVec[ i ] 表示第 i 个元素不进行交换，使A[0, i],B[0,i]严格单调递增的最小交换次数。
vector<int> swapVec(numsSize, INT_MAX), keepVec(numsSize, INT_MAX);
swapVec[0] = 1;//初始化
keepVec[0] = 0;
for (int index = 1; index < numsSize; ++index){
if (A[index] > A[index - 1] && B[index] > B[index - 1]){
//如果第 i 个元素交换，那么第 i - 1 个元素一定是交换的；如果第 i 个元素没有交换，那么第 i - 1个元素一定没有交换
swapVec[index] = swapVec[index - 1] + 1;
keepVec[index] = keepVec[index - 1];
}
if (A[index] > B[index - 1] && B[index] > A[index - 1]){
//如果第 i 个元素交换，那么第 i - 1 个元素一定是没有交换的；如果第 i 个元素没有交换，那么第 i - 1个元素一定是交换的
swapVec[index] = min(swapVec[index], keepVec[index - 1] + 1);
keepVec[index] = min(keepVec[index], swapVec[index - 1]);
}
}
return min(swapVec.back(), keepVec.back());
}
};
转载：https://blog.csdn.net/qq_41855420/article/details/90264842