小R拿到了一个长度为n的数组，其中每个元素都是一个正整数。小R发现每次可以删除某个数组中某个数的一位数字，这样可以逐步将所有数字变为0。他想知道，要将数组中所有数字都变为0，最少需要多少步？

这个问题属于动态规划范畴，可以用贪心算法或递归的方式来解决。给定数组 `arr` 和其长度 `n`，我们可以考虑从最后一个元素开始向前遍历，对于每一个数字，分析能否通过删除一位使其变成0，如果能则更新剩余部分所需的最小操作次数。

具体步骤如下：
1. 初始化一个长度为 `n` 的数组 `dp`，`dp[i]` 表示从第 `i` 个元素到结尾需要的最小操作次数。
2. 对于数组中的每个元素 `arr[i]`：
- 如果 `arr[i]` 可以通过删除一位变成0，比如 `arr[i] = 123` 变为 `12` 或 `13`，那么 `dp[i]` 等于 `dp[i+1]`（因为后面的元素不变）加1；
- 否则，`dp[i]` 等于当前元素的值（表示无法删除变0，直接保留），加上 `dp[i+1]`（因为需要继续处理后面的元素）。
3. 最终，整个数组变为0所需的最小操作次数就是 `dp[0]`。

以下是伪代码形式：

def min_steps(arr):
    n = len(arr)
    dp = [0] * (n + 1)  # 初始化为0，最后一位不需要操作
    for i from n-1 to 0:
        if arr[i] <= 9:  # 如果可以变为0，一步完成
            dp[i] = dp[i+1] + 1
        else:  # 否则保留当前元素，处理后续
            dp[i] = arr[i] + dp[i+1]
    return dp[0]

# 示例
arr = [123, 45, 678]
min_steps(arr)