思路和做法

这个过程并没有那么简单，感觉好绕啊

A、B、C、D，四个瓶子，如果某个比如A瓶子没珍珠了，我们还能再往A中集中，（若其他可以减少），这样一来，我们又可以往别的瓶子中集中珍珠了！！！

只向一个瓶子进行增加珍珠，集中珍珠的操作（是不正确的）

        long ans = Long.MIN_VALUE;
        for(int i = 0; i < 4; i ++)
        {
            long m1 = Long.MAX_VALUE;
            for(int j = 0; j < 4; j ++) {
                if(i != j) m1 = Math.min(m1, a[j]);
            }
            ans = Math.max(ans, a[i] + 2 * m1);
        }

A、B、C、D，四个瓶子，尽可能集中到D，A是最小的，那么A很快就没了，然后我们如果可以的话，要向A集中珍珠，A += 2，然后这个时候，在B、C允许的话（A还是最小的），可以向D再集中两次，也就是增加4次，但是由于向A中还集中了1次，向A集中一次，相当于D中增加了3个珍珠。

CODE

package 第二章基础算法_1;

import java.util.*;
public class 四个瓷瓶的神秘游戏 {
    static long [] a = new long [4];

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n ;
        for(int i = 0; i < 4; i ++){
            a[i] = sc.nextLong();
        }

        long ans = Long.MIN_VALUE;
        //这是考虑集中在两个瓶子中
        for(int i = 0; i < 4; i ++){
            for(int j = 0; j < 4; j ++) {
                if(i != j) {
                    long m1 = Long.MAX_VALUE;
                    for(int k = 0; k < 4; k ++) //剩下两个瓶子中次小的
                    {
                        if(k != i && k != j) m1 = Math.min(m1, a[k]);
                    }

                    long m2 = Math.min(m1, a[j]);
                    long x = a[i] + 2 * m2; //第一阶段
                    //m2是三个瓶子中最小的那个
                    //第二阶段操作的前提是最小的瓶子等于0，次小的不为0
                    //m1 = min(a[k1], a[k2]) 剩余两个瓶子最小的
                    //m2 = min(a[j], m1) 除了要集中的瓶子以外三个瓶子中最小的
                    //如果m2 < m1 //说明a[j]是最小的
                    //那么也就是说直接满足执行第二阶段的条件

                    //如果m2 <= m1
                    //可能a[j]本来就和m1相等，那么这个时候有两个0，不能执行第二阶段的擦欧总
                    //等于号也可以加上，后面都是0，也没用
                    //开始执行第二步操作
                    if(m1 >= m2) {
                        m1 -= m2; //因为a[j]向D瓶子中集中了m2次

                        //第二阶段增加的数量
                        x += m1 / 3 * 3;

                        if(m1 % 3 == 2){
                            x ++;
                        }

                        ans = Math.max(ans, x);
                    }
                }   
            }
        }

        System.out.println(ans);
    }
}