128th LeetCode Weekly Contest Capacity To Ship Packages Within D Days

本文探讨了一种算法问题,即确定最小的船载重量,使所有货物能在指定天数内从一个港口运送到另一个港口。通过使用二分查找法,文章提供了一个有效的解决方案,包括获取最大值、总和及所需船只数量的函数。

A conveyor belt has packages that must be shipped from one port to another within D days.

The i-th package on the conveyor belt has a weight of weights[i].  Each day, we load the ship with packages on the conveyor belt (in the order given by weights). We may not load more weight than the maximum weight capacity of the ship.

Return the least weight capacity of the ship that will result in all the packages on the conveyor belt being shipped within D days.

 

Example 1:

Input: weights = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], D = 5
Output: 15
Explanation: 
A ship capacity of 15 is the minimum to ship all the packages in 5 days like this:
1st day: 1, 2, 3, 4, 5
2nd day: 6, 7
3rd day: 8
4th day: 9
5th day: 10

Note that the cargo must be shipped in the order given, so using a ship of capacity 14 and splitting the packages into parts like (2, 3, 4, 5), (1, 6, 7), (8), (9), (10) is not allowed. 

Example 2:

Input: weights = [3,2,2,4,1,4], D = 3
Output: 6
Explanation: 
A ship capacity of 6 is the minimum to ship all the packages in 3 days like this:
1st day: 3, 2
2nd day: 2, 4
3rd day: 1, 4

Example 3:

Input: weights = [1,2,3,1,1], D = 4
Output: 3
Explanation: 
1st day: 1
2nd day: 2
3rd day: 3
4th day: 1, 1

 

Note:

  1. 1 <= D <= weights.length <= 50000
  2. 1 <= weights[i] <= 500

题意看错了,应该是找最大值。这样妥妥的二分啊

当sum>max时候,我们开始二分。

疯狂找(ai+....+ax) > mid 这个有几段 getRequiredPainters这个就这么用的

int getMax(int A[], int n) {
    int max = INT_MIN;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (A[i] > max) max = A[i];
    }
    return max;
}

int getSum(int A[], int n) {
    int total = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        total += A[i];
    return total;
}

int getRequiredPainters(int A[], int n, int maxLengthPerPainter) {
    int total = 0, numPainters = 1;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        total += A[i];
        if (total > maxLengthPerPainter) {
            total = A[i];
            numPainters++;
        }
    }
    return numPainters;
}



int BinarySearch(int A[], int n, int k) {
    int lo = getMax(A, n);
    int hi = getSum(A, n);

    while (lo < hi) {
        int mid = lo + (hi-lo)/2;
        int requiredPainters = getRequiredPainters(A, n, mid);
        if (requiredPainters <= k)
            hi = mid;
        else
            lo = mid+1;
    }
    return lo;
}
class Solution {
public:
    int shipWithinDays(vector<int>& weights, int D) {
        int num[50100] = {0};
        int cnt = 0;
        int len = weights.size();
        for(int i = 0 ; i < len ; i++){
            num[i] = weights[i]; 
        }
        return BinarySearch(num ,len, D);
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yinghualuowu/p/10549721.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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