LintCode-木材加工

这是一篇关于LintCode算法题目的博客,主要讨论如何将木头切割成相同长度的小段,目标是最小数量的小段至少达到k,并且最大化每段的长度。题目给出了3根木头的长度,要求在保持长度为整数的情况下找到最大可能的切割长度。解决方案采用了二分查找的方法,当数组总和小于k时返回0。

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有一些原木,现在想把这些木头切割成一些长度相同的小段木头,需要得到的小段的数目至少为 k。当然,我们希望得到的小段越长越好,你需要计算能够得到的小段木头的最大长度。

样例

有3根木头[232, 124, 456]k=7, 最大长度为114.

注意

木头长度的单位是厘米。原木的长度都是正整数,我们要求切割得到的小段木头的长度也要求是整数。无法切出要求至少 k 段的,则返回 0 即可。

挑战

O(n log Len), Len为 n 段原木中最大的长度

分析:二分查找,注意当数组和小于k时,也就是每1厘米一段都满足不了k段的时候,返回0,这里需要用到long long

bool ok(const vector<int>& L, const int k,const long long len)
{
    long long cnt = 0;
    for(auto x:L)
        cnt += x/len;
    return cnt >= k;
}
class Solution {
public:
    /** 
     *@param L: Given n pieces of wood with length L[i]
     *@param k: An integer
     *return: The maximum length of the small pieces.
     */
    int woodCut(vector<int> L, int k) {
        // write your code here
        if(L.size()==0)
            return 0;
        long long sum = 0;
        for(auto x:L)
            sum += x;
        if(sum < k)
            return 0;
        long long len = *max_element(L.begin(),L.end());
        long long l=1,r=len;
        while(l<r)
        {
            long long mid = (l+r+1)/2;
            if(ok(L,k,mid))
                l = mid;
            else
                r = mid-1;
        }
        return l;
    }
};


LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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