【算法笔记】二分法-木棒切割

本文介绍了一种使用二分法解决木棒切割问题的方法,旨在寻找满足特定条件下的最大长度。通过定义输入输出格式、单段长度范围及总段数求和木棒个数数组存储,利用二分法策略,确定了至少满足K段条件下木棒的最大可能长度。

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问题分析:输入输出  单段长度范围  总段数求和 木棒个数数组存储

思路分析:二分法解决 num>=K(至少K段,满足此条件的最后一个答案L,等价于num<K的第一个答案L)

代码如下:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int stickNum = 3;//三个常量数 

int cut(int sticks[4], int k)//  sticks存储每根筷子大小; 最大长度是 K ; 
{
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < stickNum; i++)
    {
        sum += sticks[i] / k;//累计总长度 
        //printf("%d ", sum);
    }
    //printf("\n");
    return sum;
}

int cmp(int a, int b)//比较函数 
{
    return a > b;
}

int main()//主函数 
{
    int  sticks[stickNum];
    int n, K = 7;//题目要求 假设看K为7 即7段,找最大长度 
    for(int i = 0; i < stickNum; i++)
    {
        scanf("%d", &n);
        sticks[i] = n;
    }
    sort(sticks, sticks+stickNum, cmp);//从小到大排序 
    int left = 0, right = sticks[0];//长度范围[0,10]保证第一个棍棒 为一段 
    int mid, num;
    while(left < right)
    {
        mid = left + (right - left) /2;
        num = cut(sticks,mid);//得到单段 长度最大值 
        if(num < K)
            right = mid;
        else
            left = mid+1;
    }
    printf("%d", left);//往右走 然后 满足条件的第一个答案 即是得到的最新的最左边 left
    return 0;
}

 

 

### 使用二分法解决木棒切割问题的算法实现及思路 #### 1. 问题描述 给定 N 根木棒,每根木棒有一个已知长度。目标是从这些木棒中通过切割获得至少 K 段长度相等的小木棒(长度必须是整数),并求解这些小木棒的最大可能长度。 #### 2. 思路分析 为了找到可以切出最多 K 段相同长度木棍的最大长度,采用二分查找方法来优化搜索过程。设定最小可行长度为左边界 `low` 和最大理论长度作为右边界 `high` 。每次取中间值 `mid` ,计算当前假设下的总段数是否达到或超过所需数量 K。如果满足,则尝试更大的长度;反之则缩小范围直到收敛于最优解[^1]。 具体来说: - **初始设置**:设最短有效长度为0 (`low=0`) , 而最长可能是原始中最长那根(`max_length=max(wood_lengths)`), 即 `high=max_length`. - **终止条件** :当两个指针相遇即完成遍历, 输出此时所记录的最佳答案. - **核心逻辑** - 对于每一个猜测值 mid=(low+high)/2 (向下取整),统计能够产生的不少于 k 的片段数目 count. 如果该数值大于等于k说明存在更优解使得最终结果更大一些; 否则应该减少测试区间上限 high=mid−1 . - **返回最佳方案**: 循环结束后 low 就是我们要找的结果. #### 3. Python 实现代码 ```python def max_equal_wood_cut(woods, k): if not woods or sum(woods) < k: return 0 low, high = 1, max(woods) while low <= high: mid = (low + high) // 2 pieces_count = sum(length // mid for length in woods) if pieces_count >= k: result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return result # 测试案例 print(max_equal_wood_cut([8, 7, 9], 4)) # 应输出 4 或者更高一的具体值取决于输入数据集特性 ```
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