给你一个下标从 0 开始的二进制数组 nums，其长度为 n ；另给你一个 正整数 k 以及一个 非负整数 maxChanges 。
Alice 在玩一个游戏，游戏的目标是让 Alice 使用 最少 数量的 行动 次数从 nums 中拾起 k 个 1 。游戏开始时，Alice 可以选择数组 [0, n - 1] 范围内的任何索引 aliceIndex 站立。如果 nums[aliceIndex] == 1 ，Alice 会拾起一个 1 ，并且 nums[aliceIndex] 变成0（这 不算 作一次行动）。之后，Alice 可以执行 任意数量 的 行动（包括零次），在每次行动中 Alice 必须 恰好 执行以下动作之一：
·选择任意一个下标 j != aliceIndex 且满足 nums[j] == 0 ，然后将 nums[j] 设置为 1 。这个动作最多可以执行 maxChanges 次。
·选择任意两个相邻的下标 x 和 y（|x - y| == 1）且满足 nums[x] == 1, nums[y] == 0 ，然后交换它们的值（将 nums[y] = 1 和 nums[x] = 0）。如果 y == aliceIndex，在这次行动后 Alice 拾起一个 1 ，并且 nums[y] 变成 0 。
返回 Alice 拾起 恰好 k 个 1 所需的 最少 行动次数。
示例 1：
输入：nums = [1,1,0,0,0,1,1,0,0,1], k = 3, maxChanges = 1
输出：3
解释：如果游戏开始时 Alice 在 aliceIndex == 1 的位置上，按照以下步骤执行每个动作，他可以利用 3 次行动拾取 3 个 1 ：
·游戏开始时 Alice 拾取了一个 1 ，nums[1] 变成了 0。此时 nums 变为 [1,1,1,0,0,1,1,0,0,1] 。
·选择 j == 2 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [1,0,1,0,0,1,1,0,0,1]
·选择 x == 2 和 y == 1 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,1,0,0,0,1,1,0,0,1] 。由于 y == aliceIndex，Alice 拾取了一个 1 ，nums 变为 [1,0,0,0,0,1,1,0,0,1] 。
·选择 x == 0 和 y == 1 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0,0,1,1,0,0,1] 。由于 y == aliceIndex，Alice 拾取了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0,0,1,1,0,0,1] 。
请注意，Alice 也可能执行其他的 3 次行动序列达成拾取 3 个 1 。
示例 2：
输入：nums = [0,0,0,0], k = 2, maxChanges = 3
输出：4
解释：如果游戏开始时 Alice 在 aliceIndex == 0 的位置上，按照以下步骤执行每个动作，他可以利用 4 次行动拾取 2 个 1 ：
·选择 j == 1 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0] 。
·选择 x == 1 和 y == 0 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,0,0,0] 。由于 y == aliceIndex，Alice 拾起了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0] 。
·再次选择 j == 1 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0] 。
·再次选择 x == 1 和 y == 0 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,0,0,0] 。由于y == aliceIndex，Alice 拾起了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0] 。
提示：
·2 <= n <= 105
·0 <= nums[i] <= 1
·1 <= k <= 105
·0 <= maxChanges <= 105
·maxChanges + sum(nums) >= k
题目大意：按照指定规则行动计算拾起k个1所需的最少行动次数。
分析：
（1）拾起1有三种情况：①在数组中otherIndex处的1需要|AliceIndex-otherIndex|次行动才能拾起；②手动生成Alice旁边的1需要2次行动才能拾起；
（2）由（1）可得，当Alice旁边没有1时，优先拾起手动生成的1。设Alice所在处和旁边处的1最多可以有count个，则当Alice旁边的1和maxChanges得到的1能够满足k个1时，即count+maxChanges>=k时，Alice先拾起旁边的1[需行动max(min(count,k)-1,0)次]，再拾起手动生成的1（需行动(k-min(count,k))*2次）,总共行动max(min(count,k)-1,0)+(k-min(count,k))*2次；当不能满足时，即count+maxChanges<k时，Alice先拾起数组中的k-maxChanges个1，再拾起手动生成的maxChanges个1，其中拾起手动生成的1需要2*maxChanges次行动；
（3）由（2）可知，本题的关键在于计算count+maxChanges<k时，Alice先拾起数组中的k-maxChanges个1所需的最少行动次数。由于从数组中需要拾起的1的个数是固定的，因此可以维护滑动窗口，使每个窗口内有k-maxChanges个1，从而计算在每个窗口中拾起这些1的最少行动次数即可；
（4）由（3）可知，本题的关键转换为如何计算拾起一个滑动窗口中k-maxChanges个1的最少行动次数。由于数组中0的存在使每个滑动窗口长度不一，因此可以将数组中的1都放在1个数组index中，其中index[i]表示第i+1个1在数组中的位置，然后在index数组中进行窗口滑动，就可以保证每个窗口的长度都相同。又因为在每个窗口中Alice站在窗口的中间位置时所需的行动次数最小，无论向左或向右都会使行动次数变大，所以还需维护每个窗口的中间位置mid，然后计算Alice站在mid时的最小行动次数，此行动次数即为当前窗口中拾起k-maxChanges个1的最少行动次数。
class Solution {
public:
long long minimumMoves(vector<int>& nums, int k, int maxChanges) {
int count=0;//count维护连续1的长度
vector<int> index;
for(int i=0;i<nums.size();++i){
if(nums[i]){
index.emplace_back(i);
count=max(count,1);
if(i>0&&nums[i]==nums[i-1]){
count=max(count,2);
if(i>1&&nums[i]==nums[i-2]) count=3;
}
}
}
count=min(count,k);
if(k-count<=maxChanges) return (k-count)*2+max(count-1,0);
int N=index.size(),rest=k-maxChanges;
long long ans=LLONG_MAX,ans1,ans2,pos;
vector<long long> sum(N+1,0);//sum[i]维护前i个1所在的位置和
for(int i=0;i<N;++i) sum[i+1]=sum[i]+index[i];
for(int l=0,r=rest,mid=rest/2;r<=N;++l,++r,++mid){
pos=index[mid];
ans1=(mid-l)*pos-(sum[mid]-sum[l]);
ans2=sum[r]-sum[mid]-(r-mid)*pos;
ans=min(ans,ans1+ans2);
}
return ans+2*maxChanges;
}
};
