丢瓶盖---二分

题目描述

陶陶是个贪玩的孩子,他在地上丢了A个瓶盖,为了简化问题,我们可以当作这A个瓶盖丢在一条直线上,现在他想从这些瓶盖里找出B个,使得距离最近的2个距离最大,他想知道,最大可以到多少呢?

输入输出格式

输入格式:

 

第一行,两个整数,A,B。(B<=A<=100000)

第二行,A个整数,分别为这A个瓶盖坐标。

 

输出格式:

 

仅一个整数,为所求答案。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

5 3
1 2 3 4 5

输出样例#1: 复制

2

 

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int arr[100002];
int MAXN = 9999999;
int lef, rig, mid;
int a, b;
int tu = 1;
bool judge(int mid)
{
	int de;
	int num = 1;
	for (int i = 2; i <= a; i++)
	{
		de = arr[i] - arr[num];
		if (de >= mid)
		{
			tu++;
			num = i;
		}
	}
	return tu >= b;
}
int main()
{
	cin >> a >> b;
	int ans;
	for (int i = 1; i <= a; i++)
	{
		cin >> arr[i];
	}
	lef = 1;
	sort(arr + 1, arr + a + 1);
	rig = arr[a] - arr[1];
	while (lef<=rig)
	{
		mid = (lef + rig) / 2;
		tu = 1;
		if (judge(mid))
		{
			ans = mid;
			lef = mid + 1;
		}
		else
			rig = mid - 1;
	}
	cout << ans << endl;
	return 0;
}

我们的做法是二分,左边距是1,右边距是两个端点的坐标差值。这里最重要的点有:

  judge函数理解:这个函数在所有的二分中基本都是判断该解是否正确,那么我们是用来判断每两个硬币之间的距离都要小于这个解(mid),如果最后tu>=b的话,就表示这个解一定是一个解,但不一定是最优解,最优解可能在它的右边,所以返回true,然后用ans暂时储存这个解(mid),lef=mid+1,开始在右边寻找最优解,相反,如果tu<b的话,那么这个解一定不正确,就是在左边寻找最优解。

 我们的judge函数里面其实就是获取极端情况,也就是循环下去,遇到距离大于解的硬币,就捡起来,并从这个硬币开始(num=i),然后最后看看这样可以捡起来多少硬币,如果硬币数量大于或等于限定值(b),说明这个解一定是对的,说不定还有最优解,因为其实大于限定值的数量硬币就不用捡起来,我们只是为了判定极端值(其实也有贪心的思想)

出现这个错误的原因是在导入seaborn包时,无法从typing模块中导入名为'Protocol'的对象。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 检查你的Python版本是否符合seaborn包的要求,如果不符合,尝试更新Python版本。 2. 检查你的环境中是否安装了typing_extensions包,如果没有安装,可以使用以下命令安装:pip install typing_extensions。 3. 如果你使用的是Python 3.8版本以下的版本,你可以尝试使用typing_extensions包来代替typing模块来解决该问题。 4. 检查你的代码是否正确导入了seaborn包,并且没有其他导入错误。 5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在你的代码中使用其他的可替代包或者更新seaborn包的版本来解决该问题。 总结: 出现ImportError: cannot import name 'Protocol' from 'typing'错误的原因可能是由于Python版本不兼容、缺少typing_extensions包或者导入错误等原因造成的。可以根据具体情况尝试上述方法来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing....](https://blog.youkuaiyun.com/yuhaix/article/details/124528628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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