LeetCode 1103. Distribute Candies to People 二分求和推公式

糖果分配算法
本文介绍了一种糖果分配算法,该算法将一定数量的糖果按特定规则分配给一排人数不等的人。通过迭代过程,每个人获得的糖果数逐渐增加,直到所有糖果分配完毕。文章提供了两个示例,详细展示了算法的执行流程和最终的糖果分配结果。

We distribute some number of candies, to a row of n = num_people people in the following way:

We then give 1 candy to the first person, 2 candies to the second person, and so on until we give n candies to the last person.

Then, we go back to the start of the row, giving n + 1 candies to the first person, n + 2 candies to the second person, and so on until we give 2 * n candies to the last person.

This process repeats (with us giving one more candy each time, and moving to the start of the row after we reach the end) until we run out of candies.  The last person will receive all of our remaining candies (not necessarily one more than the previous gift).

Return an array (of length num_people and sum candies) that represents the final distribution of candies.

 

Example 1:

Input: candies = 7, num_people = 4
Output: [1,2,3,1]
Explanation:
On the first turn, ans[0] += 1, and the array is [1,0,0,0].
On the second turn, ans[1] += 2, and the array is [1,2,0,0].
On the third turn, ans[2] += 3, and the array is [1,2,3,0].
On the fourth turn, ans[3] += 1 (because there is only one candy left), and the final array is [1,2,3,1].

Example 2:

Input: candies = 10, num_people = 3
Output: [5,2,3]
Explanation: 
On the first turn, ans[0] += 1, and the array is [1,0,0].
On the second turn, ans[1] += 2, and the array is [1,2,0].
On the third turn, ans[2] += 3, and the array is [1,2,3].
On the fourth turn, ans[0] += 4, and the final array is [5,2,3].

 

Constraints:

  • 1 <= candies <= 10^9
  • 1 <= num_people <= 1000

--------------------------------------------------------------------

求和反应有些慢,二分反应还有些慢,其实二分按照套路(https://blog.youkuaiyun.com/taoqick/article/details/100026169)来写,就两种情况,注意left和right的范围,最后返回的时候left-1和right其实是一样的,因为是<=:

  1. 第一个>=target(数组元素<target的时候left=mid+1,返回l)和最后一个<target(数组元素<target的时候left=mid+1,返回l-1或者r)
  2. 第一个>target(数组元素<=target的时候left=mid+1,返回l)和最后一个<target(数组元素<=target的时候left=mid+1,返回l-1或者r)

上代码:

class Solution:
    def f(self,x,n):
        return ((n*(n+1)*(x+1))+(n*n*(x+1)*x))>>1
    def get_K(self, candies, n):
        l,r = 0,100000
        while(l<=r):
            mid = l+(((r-l))>>1) #bug1: mid = l+((r-l))>>1
            cur = self.f(mid, n)
            if (cur <= candies):
                l = mid+1
            else:
                r = mid-1
        return r
    def distributeCandies(self, candies: int, num_people: int):
        res = [0 for i in range(num_people)]
        K,n = self.get_K(candies, num_people),num_people
        left = candies-self.f(K,n)
        print("K={0} left={1}".format(K,left))

        for j in range(n):
            smaller = min(left,j+1+(K+1)*n)
            res[j] = (K+1)*(j+1)+((n*(K+1)*K)>>1)+smaller
            left-=smaller
        return res

s = Solution()
print(s.distributeCandies(7,4))

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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