跳石头(二分查找)

原题链接:

https://www.luogu.com.cn/problem/P2678

题目描述

这项比赛将在一条笔直的河道中进行,河道中分布着一些巨大岩石。组委会已经选择好了两块岩石作为比赛起点和终点。在起点和终点之间,有 N 块岩石(不含起点和终点的岩石)。在比赛过程中,选手们将从起点出发,每一步跳向相邻的岩石,直至到达终点。

为了提高比赛难度,组委会计划移走一些岩石,使得选手们在比赛过程中的最短跳跃距离尽可能长。由于预算限制,组委会至多从起点和终点之间移走 M 块岩石(不能移走起点和终点的岩石)。

输入格式

第一行包含三个整数 L,N,M,分别表示起点到终点的距离,起点和终点之间的岩石数,以及组委会至多移走的岩石数。保证 L ≥ 1 且 N ≥ M ≥ 0。
接下来 N 行,每行一个整数,第 i 行的整数Di(0 < Di < L),表示第 i 块岩石与起点的距离。这些岩石按与起点距离从小到大的顺序给出,且不会有两个岩石出现在同一个位置。

输出格式

一个整数,即最短跳跃距离的最大值。

输入输出样例:

输入#1

25 5 2
2
11
14
17
21

输出#1

4

提示

输入输出样例 1 说明:将与起点距离为 2和 14 的两个岩石移走后,最短的跳跃距离为 4(从与起点距离 17 的岩石跳到距离 21 的岩石,或者从距离 21 的岩石跳到终点)。
另:对于 20%的数据,0 ≤ M ≤ N ≤ 10。
对于50%的数据,0 ≤ M ≤ N ≤ 100。
对于 100%的数据,0 ≤ M ≤ N ≤ 50,000,1 ≤ L ≤ 1,000,000,000。

思路方法:

二分查找;我们二分跳跃距离,然后把这个跳跃距离看做是最短的跳跃距离,然后去以这个距离为标准移石头。记录移动的石头数量,然后与M比对,若移动的石头数量<=M,我们认为这个解是可行解,那么有可能会有比这更优的解,那么我们就去它的右边二分。否则去左边二分,直到找不到,那么最后找到的解就是最优解。

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	int L, N, M, ans;
	cin>>L>>N>>M;
	int a[N + 1];
	a[0] = 0;
	for(int i = 1; i <= N; i++){
		cin>>a[i];
	}
	int l = 0, r = L;
	while(l <= r){
		int mid = (l - r) / 2 + r;//假定两端点距离的一半为最短跳跃距离 
		int cur = 0, count = 0;
		for(int i = 1; i <= N; i++){//依次比较相邻的石头 
			if(a[i] - a[cur] < mid){//若相邻石头的距离小于假定的最短跳跃距离,则将该石头移走 
				count++;
			}else{
				cur = i;
			}
		}
		if(count <= M){//将移动的石头数量与给定的移动数量作比较 
			ans = mid;//可行解,向右查找,扩大最短跳跃距离。 
			l = mid + 1;
		}else{
			r = mid - 1;//无效解,向左查找,缩小最短跳跃距离。 
		}
	}
	cout<<ans;
	return 0;
} 
### C++中的二分查找算法实现与总结 #### 一、二分查找算法概述 二分查找是一种高效的查找方法,适用于有序数组。其基本思想是通过不断缩小搜索范围来快速定位目标值的位置[^1]。该算法的时间复杂度为 \(O(\log n)\),相较于线性查找的 \(O(n)\) 更加高效。 --- #### 二、C++二分查找的核心逻辑 以下是二分查找的主要步骤及其核心逻辑: - **初始化边界**:设定左指针 `left` 和右指针 `right` 的初始位置分别为数组的第一个索引和最后一个索引。 - **计算中间位置**:每次迭代时,计算当前区间的中间位置 `mid = (left + right) / 2` 或者更安全的方式 `mid = left + (right - left) / 2` 防止溢出。 - **比较并调整区间**: - 如果目标值小于中间值,则将右指针移动到 `mid - 1`; - 如果目标值大于中间值,则将左指针移动到 `mid + 1`; - 如果目标值等于中间值,则返回当前位置作为结果。 - **终止条件**:当 `left > right` 时表示未找到目标值,通常返回 `-1` 表示失败。 --- #### 三、标准实现代码 以下是一个完整的基于 C++二分查找实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int binarySearch(int arr[], int size, int target) { int left = 0; int right = size - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 计算中间位置,防止溢出 if (arr[mid] == target) { return mid; // 找到目标值,返回下标 } else if (arr[mid] < target) { left = mid + 1; // 调整左侧边界 } else { right = mid - 1; // 调整右侧边界 } } return -1; // 未找到目标值 } int main() { int arr[] = {1, 3, 5, 7, 9}; // 已排序数组 int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int target = 5; int result = binarySearch(arr, size, target); if (result != -1) { cout << "Element found at index: " << result << endl; } else { cout << "Element not found!" << endl; } return 0; } ``` 上述代码展示了如何在一个已排序数组中执行二分查找操作,并输出目标值所在的位置或提示未找到的结果。 --- #### 四、扩展应用场景——石头问题 除了基础的数值查找外,二分查找还可以应用于更多复杂的场景,例如经典的“石头”问题。此问题的目标是在给定的距离范围内寻找满足特定约束的最大最小距离。其实现方式如下所示: ```cpp #include <cstdio> const int MAX_N = 500005; int a[MAX_N]; // 存储石头位置 int L, N, M; // 总长度、石头数量、允许移除的数量 bool check(int d) { int cnt = 0, last = 0; for (int i = 1; i <= N + 1; ++i) { if (a[i] - a[last] >= d) { last = i; } else { cnt++; } } return cnt <= M; } int main() { scanf("%d%d%d", &L, &N, &M); a[0] = 0; // 增加起点标记 a[N + 1] = L; // 增加终点标记 for (int i = 1; i <= N; ++i) { scanf("%d", &a[i]); } int l = 0, r = L, ans = 0; while (l <= r) { int mid = (l + r) >> 1; if (check(mid)) { ans = mid; l = mid + 1; } else { r = mid - 1; } } printf("%d\n", ans); return 0; } ``` 这段代码实现了动态调整步长的过程,利用二分查找优化了最大最小间距的选择过程[^3]。 --- #### 五、注意事项 在实际开发过程中需要注意以下几个方面: - 输入的数据必须已经按照升序排列,否则无法正确运行。 - 边界条件处理非常重要,尤其是对于重复元素的情况,可能需要额外判断是否存在多个相同值。 - 使用 `(left + right) / 2` 可能会引发整数溢出风险,建议改用 `left + (right - left) / 2` 来替代[^2]。 ---
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