牛客23458题解析:基于二分查找的动态规划解法与代码实现
一、题目解读
牛客23458题要求将给定的整数数组划分为m个连续子数组,使得每个子数组的和不超过某个最大值,且该最大值尽可能小。题目本质是求解“最小化最大值”的优化问题,需要结合二分查找与动态规划思想,找到满足条件的临界值。
二、解题思路
采用经典的“二分答案”策略:首先确定可能的最大值范围(数组元素最大值到元素总和),通过二分查找缩小范围。核心在于设计一个判断函数canSplit(),用于验证当前假设的最大值是否能将数组划分为m个子数组。若可划分则缩小上限,否则扩大下限,最终找到最小可行值。
三、解题步骤解析
1. 边界确定:左边界为数组最大值,右边界为元素总和,确保二分范围有效。
2. 二分查找循环:每次计算中间值mid,调用canSplit()判断是否可行。
3. 可行性判断:通过遍历数组,动态维护当前子数组和,若超过mid则新增子数组计数器,若计数器超过m则说明mid不可行。
4. 结果收敛:循环结束时,left即为满足条件的最小最大值。
四、代码与注释
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <numeric> using namespace std; // 判断函数:检查是否能将nums按不超过maxSum划分为m个子数组 bool canSplit(const vector<int>& nums, int m, long long maxSum) { int count = 1; // 子数组计数器 long long currentSum = 0; // 当前子数组和 for (int num : nums) { if (currentSum + num > maxSum) { // 超过阈值,需新增子数组 currentSum = num; count++; if (count > m) return false; // 超过m个,不可行 } else { currentSum += num; // 继续累加 } } return true; // 可行 } // 主逻辑:二分查找最小最大值 int minMaxPartition(vector<int>& nums, int m) { long long left = *max_element(nums.begin(), nums.end()); // 左边界:数组最大值 long long right = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0LL); // 右边界:元素总和 while (left < right) { long long mid = left + (right - left) / 2; // 中间值 if (canSplit(nums, m, mid)) { // 可行则缩小右边界 right = mid; } else { // 不可行则扩大左边界 left = mid + 1; } } return left; } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int n, m; cin >> n >> m; vector<int> nums(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> nums[i]; } cout << minMaxPartition(nums, m) << endl; return 0; }
五、总结
本文通过牛客23458题的实战,展示了二分查找与动态规划的结合应用。关键在于将“最大化最小值”问题转化为二分答案的可行性验证,利用动态规划思路设计高效判断函数。该方法在时间复杂度O(nlogsum)内解决问题,适用于需要优化区间划分的场景,为算法设计与优化提供了实用参考。
原创内容 转载请注明出处