在解决CF1474D Cleaning问题时，我们首先需要理解问题的本质。该问题涉及到序列操作，我们需要对序列中的数字进行一系列的减法和交换操作，最终目标是使所有数字都减为0。因此，我们需要考虑如何有效地进行这些操作，以达到目标。
其次，我们需要对问题进行深入的分析。我们可以观察到，如果我们将序列中的相邻数字交换，可能会对后续的操作产生影响。因此，我们需要考虑在交换数字时如何保证操作的正确性和有效性。同时，我们还需要分析数字的分布和特点，以便更好地制定解决方案。
在制定解决方案时，我们可以采用一些有效的策略。我们可以尝试对序列进行排序，以便更好地控制数字的交换和减法操作。同时，我们还可以采用贪心算法的思想，尽可能多地消除数字，以达到目标。此外，我们还可以使用动态规划的方法，通过迭代和优化来找到最佳的解决方案。
在实施解决方案时，我们需要编写代码来执行我们的策略。我们可以使用各种编程语言来实现我们的解决方案，例如Python、Java等。在编写代码时，我们需要注重代码的可读性和可维护性，以便更好地进行代码的调试和优化。同时，我们还需要注重代码的性能和效率，以便更快地找到解决方案。
总的来说，解决CF1474D Cleaning问题需要运用有效的策略和实践。通过理解问题、分析数据、制定解决方案和实施解决方案，我们可以找到最佳的解决方案，解决这个问题。在实际应用中，我们可以使用这些策略和方法来解决类似的问题，并不断优化和改进我们的解决方案。同时，我们还需要不断学习和探索新的技术和方法，以便更好地应对未来的挑战。
以下是Python实现的示例代码：

示例代码：

def cleaning(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n): # 依次处理每个位置
while arr[i] > 0: # 当当前位置不为0时
j = i + 1 # 取下一个位置
while j < n and arr[j] >= arr[i]: # 寻找可以交换的位置
j += 1 # 继续向后找
if j == n: # 如果找不到可以交换的位置
break # 退出内层循环
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # 交换位置
arr[i] -= min(arr[i], arr[j]) # 同时减去一个数字t（t<=min(arr[i], arr[j])）
return arr

示例用法：

ums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
result = cleaning(nums)
print(result)