大体步骤如下：

1.定义一个优先队列（PriorityQueue）来存储数组中的数字，优先级为数字的倒数。

2.计算数组中所有数字的和，并将和除以2得到目标值（sum）。

3.初始化操作次数（ans）为0，初始化当前减半的数值之和（minus）为0。

4.循环直到当前减半的数值之和（minus）大于等于目标值（sum）：

弹出优先队列中最大的数值（cur）。
将弹出的数值除以2得到新的数值（cur/2）。
将新的数值添加回优先队列中。
更新操作次数（ans）加1。
更新当前减半的数值之和（minus）加上新的数值（cur/2）。

5.返回操作次数（ans）作为结果。

总的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组的长度。堆操作的时间复杂度为O(logn)。

总的额外空间复杂度为O(n)，需要额外的优先队列来存储数组中的数字。

Go完整代码如下：

go 复制代码

package main

import (
	"container/heap"
	"fmt"
)

type PriorityQueue []float64

func (pq PriorityQueue) Len() int {
	return len(pq)
}

func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {
	return pq[i] > pq[j]
}

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
	pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
}

func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
	item := x.(float64)
	*pq = append(*pq, item)
}

func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
	old := *pq
	n := len(old)
	item := old[n-1]
	*pq = old[0 : n-1]
	return item
}

func halveArray(nums []int) int {
	pq := make(PriorityQueue, 0)
	sum := 0.0
	for _, num := range nums {
		heap.Push(&pq, float64(num))
		sum += float64(num)
	}
	sum /= 2
	ans := 0
	for minus := 0.0; minus < sum; ans++ {
		cur := heap.Pop(&pq).(float64) / 2
		minus += cur
		heap.Push(&pq, cur)
	}
	return ans
}

func main() {
	nums := []int{5, 19, 8, 1}
	result := halveArray(nums)
	fmt.Println(result)
}

Python完整代码如下：

python 复制代码

# -*-coding:utf-8-*-

import heapq

def halveArray(nums):
    pq = []
    sum = 0.0
    for num in nums:
        heapq.heappush(pq, -float(num))
        sum += float(num)
    sum /= 2
    ans = 0
    minus = 0.0
    while minus < sum:
        cur = -heapq.heappop(pq) / 2
        minus += cur
        heapq.heappush(pq, -cur)
        ans += 1
    return ans

nums = [5, 19, 8, 1]
result = halveArray(nums)
print(result)

2024-03-16：用go语言，给你一个正整数数组 nums， 每一次操作中，你可以从 nums 中选择 任意 一个数并将它减小到 恰好 一半。 （注意，在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作）

大体步骤如下：

Go完整代码如下：

Python完整代码如下：

2024-03-16：用go语言，给你一个正整数数组 nums，每一次操作中，你可以从 nums 中选择任意一个数并将它减小到恰好一半。（注意，在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作）