LeetCode每日一题,410. Split Array Largest Num
先看题目描述
大意是给定一个非负整数数组和一个整数 m ,将这个数组分成连续的子数组,求出子数组和的最大值中的最小值
算法和思路
看了题解才知道该用动态规划或二分法
动态规划
- dp[i][j] 表示将数组中前 i 个数分成 j 段后所能得到的最大连续子数组和的最小值
- 状态转移方程:
- 对于状态 dp[i][j],由于我们不能分出空的子数组,因此合法的状态必须有 i ≥ j。对于不合法 (i < j) 的状态,由于我们的目标是求出最小值,因此可以将这些状态全部初始化为一个很大的数。在上述的状态转移方程中,一旦我们尝试从不合法的状态 dp[k][j - 1] 进行转移,那么 max(⋯) 将会是一个很大的数,就不会对最外层的 min{⋯} 产生任何影响
- 在上述的状态转移方程中,当 j = 1 时,唯一的可能性就是前 i 个数被分成了一段,如果枚举的是 k = 0,那就代表这种情况;如果 k != 0,那对应的状态 dp[k][0] 就是不合法的情况,无法进行转移,因此仅令 dp[0][0] = 0
二分查找 + 贪心
「使……最大值尽可能小」是二分搜索题目常见的问法。
由题意可知:子数组的最大值是有范围的,即在区间 [max(nums), sum(nums)] 之中。
本题中,我们注意到:当我们选定一个值 x,我们可以线性地验证是否存在一种分割方案,满足其最大分割子数组和不超过 x。策略如下:
贪心地模拟分割的过程,从前到后遍历数组,用 sum 表示当前分割子数组的和,cnt 表示已经分割出的子数组的数量(包括当前子数组),那么每当 sum 加上当前值超过了 x,我们就把当前取的值作为新的一段分割子数组的开头,并将 cnt 加 1。遍历结束后验证是否 cnt 不超过 m,cnt 表示的就是数组和的最大值不大于 mid 对应的子数组个数。如果 cnt > m,说明划分的子数组多了,即我们找到的 mid 偏小,故令 l = mid + 1;否则,说明划分的子数组少了,即 mid 偏大(或者恰好等于目标值),故令 h = mid
算法源码
动态规划
1 | import java.util.Arrays; |
二分查找 + 贪心
1 | class Solution { |