数列分段(最大值最小)

本文介绍了一种结合二分搜索与贪心算法的策略,用于解决将一组数字分成特定数量段的问题,目标是最小化各段中的最大值。通过设定最大值的最小和最大可能范围,利用二分法缩小搜索区间,再用贪心策略验证分段的可行性,最终找到最优解。

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想到用二分来尝试结果,用贪心来验证

有N个数,要分成M段,求最大值最小。显然最大值最小的情况是单个数字中最大的,最大值最大的情况是所有数组的和为最大值。
求出最大值的最小和最大可能,对此二分来尝试是否可行。

尝试可行的办法

尝试一系列数分成最大值的最小为X时至少要分几段。那就用贪心的方法,每段都在不大于最大值的情况下尽可能的大。
如此一来,能在分段在小于M个的情况下的最大值的最小值为X,那在分M段的情况下最大值的最小值肯定不比X大。
反之,如果要使分段在大于M个的情况下的最大值的最小为X,那在分M段的情况下最大值的最小肯定要部比X小。

代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;
const int M = 100000;
int n,m;
int val[M];
int l;//分段最小的结果——最大的单个数字
int r;//分段最大的结果—— 总和 

bool judge(int mid) //如果能在m段内使最大值最小为mid,返回true。如果是true,就尝试更小的
{
	int count = 0;//分段数量
	int loc = 0;
	int sum = 0;
	while(loc < n)
	{
		while(loc < n && sum + val[loc] <= mid) sum += val[loc++];
		sum = 0;
		count ++;
	}
	
	return count <= m;
} 
int main()
{
	cin >> n >> m; //n个数分成m段 
	for(int i = 0; i < n; i ++)
	{
		cin >> val[i];
		if(val[i] > l) l = val[i];
		r += val[i];
	}
	int mid;
	while(r - l > 1)
	{
		mid = (r + l) / 2;
		if(judge(mid)) r = mid;
		else l = mid;
	}
		cout << r;
	
	return 0;	
} 
### 关于CSP考试中的数列分段相关真题解析 在CSP考试中,数列分段问题是常见的算法题目之一。这类问题通常涉及到如何将一个序列划分为若干部分,并满足某些条件下的最优划分方案。以下是基于已有资料整理的一道典型的数列分段问题及其解析。 #### 1. 题目描述 给定长度为 $ n $ 的整数序列 $ a_1, a_2, \dots, a_n $ 和正整数 $ m $,要求将其划分为最多 $ m $ 段连续子序列,使得每一段的最大值之和最小。输出这个最小的和。 --- #### 2. 输入与输出说明 - **输入**: 第一行两个整数 $ n $ 和 $ m $ ($ 1 \leq m \leq n \leq 10^5 $),表示序列长度和最大允许分割次数; 接下来一行有 $ n $ 个整数,表示序列 $ a_i $ ($ 1 \leq a_i \leq 10^9 $)。 - **输出**: 输出一个整数,表示所有可能划分方式下,各段最大值之和的最小值。 --- #### 3. 思路分析 该问题可以通过动态规划或者二分查找加贪心的方法解决。这里采用更高效的二分查找方法来解决问题[^4]: - 定义函数 `check(x)` 表示判断是否存在一种划分方式,使每段的最大值不超过 $ x $; - 使用二分查找找到符合条件的最小 $ x $ 值; - 对于每次验证操作,通过遍历整个数组并模拟划分过程完成。 这种方法的时间复杂度为 $ O(n \log(\text{max}(a))) $,其中 $\text{max}(a)$ 是数组中的最大值。 --- #### 4. 实现代码 以下是一个 Python 实现的例子: ```python def min_segment_sum(nums, k): def check(limit): count = 1 current_max = float('-inf') for num in nums: if num > limit: return False if num > current_max: current_max = num elif current_max != num and (current_max + num) > limit: count += 1 current_max = num if count > k: return False return True left, right = max(nums), sum(nums) result = right while left <= right: mid = (left + right) // 2 if check(mid): result = mid right = mid - 1 else: left = mid + 1 return result # 测试用例 nums = [7, 2, 5, 10, 8] k = 2 print(min_segment_sum(nums, k)) # 输出应为 18 ``` 上述代码实现了二分查找逻辑以及辅助检查函数 `check` 来验证当前猜测是否可行。 --- #### 5. 结果解释 对于测试用例 `[7, 2, 5, 10, 8]` 和 $ k=2 $,最终的结果是 `18`,即可以将原序列划分为两段 `[7, 2, 5]` 和 `[10, 8]`,其各自的最大值分别为 `7` 和 `10`,总和为 `18`。 ---
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