[LintCode] Wood Cut

解决如何从给定长度的木材中切割出尽可能多的等长段,采用二分查找法找到最大可切长度。

Problem

Given n pieces of wood with length L[i] (integer array). Cut them into small pieces to guarantee you could have equal or more than k pieces with the same length. What is the longest length you can get from the n pieces of wood? Given L & k, return the maximum length of the small pieces.

Notice

You couldn't cut wood into float length.

Example

For L=[232, 124, 456], k=7, return 114.

Challenge

O(n log Len), where Len is the longest length of the wood.

Note

有长度为L[]的一堆木头,要切出k段相同长度的木头,找到最大可能切出的长度。
考虑两种极端的长度,单位1,以及sort后最长那根木头的长度,L[n-1]。我们要找的答案一定在这两种长度之间,所以可以用二分法。
1L[n-1]作为startend的情况下,我们需要计算每个对应的mid,以及这个mid所对应的能切成的等长木段数sum。若sum大于要求的k,那么还可以增大mid的长度,也就是令start前移到mid,继续计算。若sum小于要求的k,就必须减小mid。最后startend相交时的mid,就是所求的最大长度。

不过在这个二分法的使用中,我们在最后跳出while循环之后很难分别判断start和end哪个能够满足条件。因为必须重新用start,end甚至start + 1,end - 1计算sum,才能得到最优的结果。所以,我们要令start和end最终相交于一点,同时直接得到所求最优解,直到下一次循环`start > end`时,结束循环。

**这种循环的写法是:**

**1.** 
`while (start <= end)`
**2.**
 if (mid satisfies or about to satisfy the requirement) {
       res = mid;
       start = mid++;
       }
**3.**
 else end = mid--;
   

Solution

public class Solution {
    public int woodCut(int[] L, int k) {
        int n = L.length;
        if (n == 0) return 0;
        Arrays.sort(L);
        int start = 1;
        int end = L[n-1];
        int res = 0;
        while (start <= end) {
            int mid = start + (end - start)/2;
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                sum+=L[i]/mid;
            }
            if (sum >= k) {
                res = mid;
                start = mid + 1;
            }
            else end = mid - 1;
        }
        return res;
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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