二分法解决最大值最小化问题

本文探讨如何运用二分法解决将正整数序列划分成多个连续子序列,使得所有子序列和的最大值最小。通过举例说明问题,并阐述在设定的范围内采用二分查找算法来寻找最优解的思路。

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问题描述:

把一个包含n个正整数的序列划分成m个连续的子序列。设第i个序列的各数之和为S(i),求所有S(i)的最大值最小是多少?

例如序列1 2 3 2 5 4划分为3个子序列的最优方案为 1 2 3 | 2 5 | 4,其中S(1),S(2),S(3)分别为6,7,4,那么最大值为7;

如果划分为 1 2 | 3 2 | 5 4,则最大值为9,不是最小。

算法思路

要解决最大值最小化的问题,基本思路就是选取任意一个范围(输入数组的最大值到数组所有元素的和),然后在这个范围内进行二分法,每次把和范围的中间值mid当作最小值,然后判断在mid值下数组是否能够被分为m个部分

#include <stdio.h>
int n,m;
bool judge(const int *a,int key)
{
     int sum=0;
     int count=0;
     for(int i=0;i<n;i++)
     {
      
### 使用二分法计算最大值算法实现 在某些特定场景下,可以通过二分法来高效地找到数组的最大值。这种方法通常适用于具有单调性的函数或者满足某种条件的区间分割问题。以下是基于二分法求解最大值的核心思路以及具体实现。 #### 核心原理 当目标是最小化某个变量的最大值时,可以利用二分法缩小可能范围并验证中间值是否可行。通过不断调整上下界,最终逼近最优解。此方法特别适合于优化类问题,例如最小化数组中的最大值[^3]。 #### 实现步骤说明 为了简化描述,假设有一个长度为 `n` 的整数数组 `arr` 和一个约束条件(如划分后的子数组和不超过某阈值)。我们需要找出能够满足该条件下的全局最大值。 1. **定义边界**: 设定初始搜索空间 `[low, high]` ,其中 low 是理论上的最低可能性 (比如 0),high 则设为当前数据集中可能出现的最大单个数值。 2. **判断可行性**: 对每次迭代产生的 mid 值进行检验,看它作为候选答案能否达成既定标准。这一步骤往往涉及额外辅助逻辑完成判定过程。 3. **更新界限**: 如果发现 mid 符合预期,则尝试进一步降低 upper limit;反之增大 lower limit 继续探索更优区域直到收敛为止。 下面给出 Python 版本的具体代码示例: ```python def minimize_max_value(arr, m): """ 寻找使得划分为m份之后每部分总和尽可能接近但不大于某一固定值的情况下的那个固定值 参数: arr -- 输入的一维正整型列表表示待分配资源数量 m -- 需要分成多少组 返回: int -- 能够达到要求情况下的最小化最大值 """ def is_valid(mid): count = 1 # 初始化计数器代表至少有一组 total = 0 # 当前累积量初始化为零 for num in arr: total += num if total > mid: # 若超出mid限制则新开一组重新统计 count += 1 total = num if count > m: # 已经超过允许最多分组数目提前退出循环 return False return True # 完成遍历未越限返回True left, right = max(arr), sum(arr) while left < right: mid = (left + right) // 2 if not is_valid(mid): left = mid + 1 else: right = mid return left # 测试用例 numbers = [7, 2, 5, 10, 8] partition_count = 2 result = minimize_max_value(numbers, partition_count) print(f"The minimized maximum value when splitting into {partition_count} parts is:", result) ``` 以上程序展示了如何应用二分查找技术去处理复杂度较高的实际应用场景——即寻找一种方式把给定序列拆分成指定数量的小段,并让这些片段各自的合计不会太高从而得到整体意义上的最佳平衡状态。 --- ###
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