用等差數列求和公式計算一下就知道，不管n為多少，所有數的和都是n^2，這樣平均數就是n，由於陣列前半部分和後半部分關於n對稱（關於中間位置對稱的兩個位置的
兩個元素相加和為2*n)，所以我們只需要遍歷陣列的前半部分，把所有數和n的差值加起來，就是最終的答案了。
首先，題目給的position陣列可能是無序的，所以需要先對position陣列排序，排序之後我們希望能夠在所有籃子裡放上m個球，讓任意兩個球
之間的最小距離最大。
由於position的最大範圍到了1e9，所以我們如果從1開始逐個考慮增大最大距離來放球，就比較慢。
因為position範圍大，所以我們可以考慮二分。
這裡二分的是距離，也就是兩個球之間的距離，假設現在二分到的距離為mid,因為第乙個球肯定是放在最左邊，所以我們遍歷position陣列，找到下乙個距離大於
mid且離上乙個球最近的籃子的position，在這裡放乙個球，然後再找下乙個位置，就這樣，如果遍歷完陣列之前能夠放下所有的球，說明當前這個距離ok，我們就更新一下答案，
然後擴大mid，嘗試兩個球之前放遠一點行不行。
如果某個距離mid使得遍歷完position之後放不了m個球，說明距離太大了，我們需要減小距離（為了多放點球）。
由於需要多次判斷某距離是否可以放下m個球，我們寫乙個check函式，判斷在position陣列中距離為dis時是否能放下m個球。
**如下：
class solution
}return m == 0; //剩餘球的數量為0，說明放滿了m個球，說明最小距離為dis是ok的
每天都有可能有三種操作：（1）吃掉乙個橘子; （2）如果當前橘子的數量是偶數的話，可以吃掉一半的橘子；
（3）如果當前橘子的數量是三的倍數的話，可以吃掉三分之二的橘子。
由於對於每個數量，都需要用到比它較小的幾個數量的值，所以我們很容易想到記憶化搜尋。以及遞推計算每個數量的橘子
對應的天數。
由於每一天都可以吃掉乙個橘子，所以理論上我們每天都會遞推到前一天的狀態，這樣，我們記憶化搜尋開的狀態陣列實際上就是o(n)的，
由於這題資料範圍最大可以到2e9,因此這個空間開銷還是太大了。
我們需要想辦法優化遞推方式。
可以這麼想，對於乙個較大的數，假設我們只可以進行前兩個操作（1）吃掉乙個橘子; （2）如果當前橘子的數量是偶數的話，可以吃掉一半的橘子。
那麼，如果我們當前不能直接吃掉一半（橘子數量不是偶數），我們也希望吃掉乙個橘子之後馬上就吃掉一半橘子，而不是乙個乙個吃掉。
所以實際上，我們不需要乙個乙個往下算，減一操作到當前橘子數量是偶數就可以了。
同理，如果我們能讓當前橘子數量除以3，我們也希望能在進行幾次「吃掉乙個橘子」的操作之後讓橘子的數量達到3的倍數。
這樣也能減小減一操作的次數，更重要的是，優化了空間。
同樣的，由於經常進行除2和除3操作，所以我們沒有必要儲存太多的狀態，只需要儲存一些常用的，因此我們可以考慮用乙個雜湊表unordered_map來儲存
每個數量的橘子對應的天數，這樣，我們沒有計算到的橘子數量，就沒必要儲存天數了，這進一步優化了空間。
**如下：
class solution
if(n == 2 || n == 3)
auto it = dp.find(n);
if(it != dp.end())
dp[n] = min(getdays(n / 2) + 1 + (n % 2), getdays(n / 3) + 1 + (n % 3)); //+1是因為除2或除3需要一天時間，(n % 2)和(n % 3）是讓當前天數變為2或3的倍數需要「減一」的天數
return dp[n];
}int mindays(int n)
};
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