美文网首页数据结构
410. 分割数组的最大值

410. 分割数组的最大值

作者: 一角钱技术 | 来源:发表于2020-07-25 15:42 被阅读0次

    410. 分割数组的最大值

    image

    解题思路

    审题之后可以得出结论,结果必定在[max(nums), sum(bums)] 这个区间内,因为左端点对应每个单独的元素构成一个子数组,右端点对应所有元素构成一个子数组。

    方法1:二分法

    通过示例 nums = [7,2,5,10,8] 来进行分析

    m = 1, 那么整个数组作为一部分,最小的最大值为32
    m = n, 那么每个元素作为一个子数组,从所有元素选取最大值,最小的最大值为 10

    所以,m 的取值范围为 1 <= m <= n,因此,最大值的最小值的范围为[10, 32]

    我们利用二分法查找,找出符合 m 的最大值的最小的结果。

    二分过程:

    lower = 10;
    upper = 32;
    mid = (left + right) >>> 1 = 21 (这个 21 就是一个子数组的最大容量)
    

    我们假设刚开辟的用来存储的子数组个数 count = 1
    那么根据贪心思想,我们将数组元素按顺序逐个往里放
    因此就有如下过程: \

    7 < 21
    7 + 2 < 21
    7 + 2 + 5 < 21
    7 + 2 + 5 + 10 > 21
    

    至此,我们可以看出 21 容量的子数组是无法容纳整个数组元素的,因此我们需要开辟第二个子数组来存储剩下的数组元素。
    count = count + 1 = 2

    10 < 21
    10 + 8 <21
    

    我们发现,两个子数组可以将整个数组元素放入,而 count 刚好等于 m,因此 [7,2,5][10, 8] 就是分割出来的两个子数组,最小的最大值为 18。

    为什么是当如元素直到放不下为止?因为要求的是连续子数组,我们需要保证每个连续的子数组的元素都尽可能的接近 21。

    如果我们最终得到的 count > m, 那么表示我们划分出太多的子数组,也就是意味着一个子数组的容量太小,我们需要再扩大容量,即 lower = mid + 1, 然后继续进行二分查找
    如果我们最终得到的 count < m, 那么表示我们划分出太少的子数组,也就是意味着一个子数组的容量太大,需要减少容量,即 upper = mid

    class Solution {
        public int splitArray(int[] nums, int m) {
            // lower: max(nums[i])
            // upper: sum(nums)
            // lower <= k < upper
            long lower = 0, upper = 0, k = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                lower = Math.max(lower, nums[i]);
                upper += nums[i];
            }
            // 进行二分查找
            long mid = 0;
            while (lower < upper) {
                mid = lower + ((upper - lower ) >> 1);
                if(canSplit(nums, m, mid)) {
                    upper = mid;
                } else {
                    lower = mid + 1;
                }
            }
            if (canSplit(nums, m, lower)) {
                return (int)lower;
            }
            return (int)upper;
        }
        // 检测数组是否能够分成m个非空的连续子数组,并且使得子数组之和的最大值不超过k
        private boolean canSplit(int[] nums, int m, long k) {
            // 当前子数组的sum
            long sum = 0;
            // 当前切分的数量
            long count = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                // 当前子数组和+ nums[i] 大于 k,说明在这需要切分一次,并清空子数组和sum
                if (sum + nums[i] > k) {
                    count++;
                    sum = 0;
                }
                //  对连续子数组进行相加
                sum += nums[i];
            }
            // 如果最后,切分的次数是小于m,那就说明存在k这样的一个分法的
            // 因为,如果说极限条件是小于m的话,那我想分成m个,
            // 那我只可能切比count更多的次数,意味着子数组和的最大值就更小
            return count < m;
        }
    }
    
    部分图片来源于网络,版权归原作者,侵删。

    相关文章

      网友评论

        本文标题:410. 分割数组的最大值

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/rvqmlktx.html