410.分割数组的最大值

博客围绕分割数组的最大值和爱吃香蕉的珂珂两个问题展开。通过具体示例介绍如何设计算法使子数组和的最大值最小,采用搜索左侧边界的二分查找思路。还对比两题,分析得出它们本质相同,都可通过二分查找解决。

给定一个非负整数数组 nums 和一个整数 m ,你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。

设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。

示例 1:

输入:nums = [7,2,5,10,8], m = 2
输出:18
解释:
一共有四种方法将 nums 分割为 2 个子数组。 
其中最好的方式是将其分为 [7,2,5] 和 [10,8] 。
因为此时这两个子数组各自的和的最大值为18,在所有情况中最小。
示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4,5], m = 2
输出:9
示例 3:

输入:nums = [1,4,4], m = 3
输出:4

思路:

搜索左侧边界的二分查找

bool canSpilt(vector<int>& nums,int m,int target)
{
    int cnt=1,sum=0;
    for(int i=0;i<nums.size();i++)
    {
        if(sum+nums[i]>target)
        {
            cnt++;
            sum=nums[i];
        }
        else
        {
            sum+=nums[i];
        }
    }
    return cnt<=m?1:0;
}
class Solution {
public:
    int splitArray(vector<int>& nums, int m) 
    {
        int left=0,right=0;
        int mid=0;
        for(int i:nums)
        {
            left=left>i?left:i;
        }
        right=accumulate(nums.begin(),nums.end(),1);
        while(left<right)
        {
            mid=left+(right-left)/2;
            if(canSpilt(nums,m,mid))
            {
                right=mid;
            }
            else
            {
                left=mid+1;
            }   
        }
        return left;
    }
};

示例2:

nums = [1,2,3,4,5], m = 2

5<=各自和的最大值<=15,一个是m=5,分5组、一个是m=1,分1组

因为 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15,当m=2时,9是各自和的最大值里面最小的那个,那么当m<=2时,各自和的最大值只会比9更大,所以可以根据这一点,将5——15进行划分,5——8为m>2的一部分,9——15为m<=2的另一部分,其中9是符合m<=2这一条件的数字里最小的那个。这样,问题就变成了在一个有序的数组里,寻找符合条件的数字里最小的那个,也就是左侧边界的二分查找(当mid符合条件时,不选它,而是继续缩小右边界,让right=mid)

1.分割数组的最大值    2.爱吃香蕉的珂珂对比:

两题仔细分析,竟是一模一样!

1.首先,分析题目时不要看限制条件,1中为“将这个数组分成 m 个非空的连续子数组”,2中为“警卫将在 h 小时后回来”,先不要看这个条件!

2.分析要你求得东西,这个东西的取值应该为线性递增的一组数,1中为“各自和的最大值”,2中为“吃掉所有香蕉的速度 ”,在不看限制条件的情况下,可以分析得:

5<=各自和的最大值<=15       、    1<=speed<=11

3.然后根据mid和之前第一步中的限制条件,将这线性递增的一组数一分为二

1中mid与m把这一组数分为5——8与9——15,用mid作为各自和的最大值,保证划分出的子数组个数小于等于m

2中speed与h把这一组数分为1——3和4——11,用mid作为吃香蕉的速度,保证吃香蕉的时间小于等于h

4.最后运用左侧边界的二分查找,找到9——15中的最小值9,4——11中的最小值4。

题目描述:给定一个非负整数数组nums和一个整数m,你需要将这个数组分成m个非空的连续子数组。设计一个算法使得这m个子数组中的大和小。 解题思路: 这是一个典型的二分搜索题目,可以使用二分查找来解决。 1. 首先确定二分的左右边界。左边界为数组大的值,右边界为数组中所有元素之和。 2. 在二分搜索的过程中,计算出分割数组的组数count,需要使用当前的中间值来进行判断。若当前的中间值不够分割成m个子数组,则说明mid值偏小,将左边界更新为mid+1;否则,说明mid值偏大,将右边界更新为mid。 3. 当左边界小于等于右边界时,循环终止,此时的左边界即为所的结果。 具体步骤: 1. 遍历数组,找到数组中的最大值,并计算数组的总和。 2. 利用二分查找搜索左右边界,从左边界到右边界中间的值为mid。 3. 判断当前的mid值是否满足题目要,若满足则更新右边界为mid-1; 4. 否则,更新左边界为mid+1。 5. 当左边界大于右边界时,循环终止,返回左边界即为所的结果。 代码实现: ```python class Solution: def splitArray(self, nums: List[int], m: int) -> int: left = max(nums) right = sum(nums) while left <= right: mid = (left + right) // 2 count = 1 total = 0 for num in nums: total += num if total > mid: total = num count += 1 if count > m: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return left ``` 时间复杂度分析:二分搜索的时间复杂度为O(logN),其中N为数组的总和,而遍历数组的时间复杂度为O(N),因此总的时间复杂度为O(NlogN)。
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