1723.完成所有工作的最短时间

思路：这种题我思考了三分钟想不出好的办法，直接看官方解答，并试图看懂了一种解题，即二分查找+回溯+剪枝
先考虑工作量顺序的分配，正如解答所说要先分配工作量大的工作，因为越到后面工作量越大越难分配（但其实从小到大分配也是一样能够解题的）
接下来考虑二分查找，这一题的思路其实是自己选择出答案再进行判断，利用二分查找能够更快的得到最短时间，这里需要考虑二分查找的上下限，如果只有一个工人，则所有工作都由他一人完成，所以此题的右边界是工作量之和；如果工作数和工人一样多，那么最短的时间就是工作量最大的那一个，这就是左边界。
回溯：就是对每一份工作，对每一个工人进行判断，如果在我们设定的最大量内，就可以考虑下一个工作，若超出界限，就要循环到下一个工人，如果全部不满足说明此限制不合理。关于剪枝，官方解答的一种剪枝没有理解，我只理解了对于第i个工人来说如果没有分配到工作，那么就不能对i+1个工人分配工作，说明当前设定的最短时间不合理，因此直接break循环返回false
对于满足返回true的情况来说，说明需要的最短时间将不大于当前设定的时间，所以右边界变为mid（即（left+right）/2），如果返回的false，说明需要的最短时间一定大于当前设定的时间，因此左边界left就要等于mid+1.

class Solution {
    bool Judy(vector<int>& jobs,vector<int>& worker,int sit,int limit)
    {
        //当工作都分配完了，就说明此方案可行
        if(sit>=jobs.size()) return true;
        //轮流遍历工人获取工作量
        for(int i=0;i<worker.size();++i)
        {
            //先加上当前工作的工作量
            worker[i]+=jobs[sit];
            //如果不大于限制
            if(worker[i]<=limit)
               //需要讨论下一个工作分配情况
               if(Judy(jobs,worker,sit+1,limit))
                 return true;
            //不满足的话就需要减去加上的工作量，回溯
            worker[i]-=jobs[sit];
            //这里剪枝
            //如果i工人没有分配到工作，那么i+1工人一定也不能分配工作
            if(worker[i]==0) break;
        }
        return false;
    }
    bool JudyMid(vector<int>& jobs,int& limit,int& k)
    {
        //worker[i]为第i+1个工人需要完成的工作量
        vector<int> worker(k);
        return Judy(jobs,worker,0,limit);
    }
public:
    int minimumTimeRequired(vector<int>& jobs, int k) {
        //先要排序，至于从小到大还是从大到小都能够求出答案
        //从大到小排序求解会提高解题效率
        sort(jobs.begin(),jobs.end(),greater<int>());
        //左边界为工作量最大的那一个
        int left=jobs[0];
        //右边界为工作量总和
        int right=accumulate(jobs.begin(),jobs.end(),0);
        //二分查找
        while(left<right)
        {
            //mid为设定的最小时间
            int mid=(left+right)/2;
            //当前时间符合说明最终解不大于mid，改变右边界
            if(JudyMid(jobs,mid,k))  right=mid;
            //否则最终解大于mid改变左边界
            else left=mid+1;
        }
        return right;
    }
};