https://leetcode-cn.com/problems/koko-eating-bananas/description/
珂珂喜欢吃香蕉。这里有 N 堆香蕉,第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了,将在 H 小时后回来。
珂珂可以决定她吃香蕉的速度 K (单位:根/小时)。每个小时,她将会选择一堆香蕉,从中吃掉 K 根。如果这堆香蕉少于 K 根,她将吃掉这堆的所有香蕉,然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。
珂珂喜欢慢慢吃,但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。
返回她可以在 H 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 K(K 为整数)。
示例 1:
输入: piles = [3,6,7,11], H = 8
输出: 4
示例 2:
输入: piles = [30,11,23,4,20], H = 5
输出: 30
示例 3:
输入: piles = [30,11,23,4,20], H = 6
输出: 23
提示:
1 <= piles.length <= 10^4
piles.length <= H <= 10^9
1 <= piles[i] <= 10^9
- 字节
符合直觉的做法是,选择最大的堆的香蕉数,然后试一下能不能行,如果不行则直接返回上次计算的结果,如果行,我们减少 1 个香蕉,试试行不行,依次类推。计算出刚好不行的即可。这种解法的时间复杂度比较高,为
这道题如果能看出来是二分法解决,那么其实很简单。为什么它是二分问题呢?我这里画了个图,我相信你看了就明白了。
香蕉堆的香蕉个数上限是 10^9, 珂珂这也太能吃了吧?
- 二分查找模板
代码支持:Python,JavaScript
Python Code:
class Solution:
def solve(self, piles, k):
def possible(mid):
t = 0
for pile in piles:
t += (pile + mid - 1) // mid
return t <= k
l, r = 1, max(piles)
while l <= r:
mid = (l + r) // 2
if possible(mid):
r = mid - 1
else:
l = mid + 1
return l
JavaScript Code:
function canEatAllBananas(piles, H, mid) {
let h = 0;
for (let pile of piles) {
h += Math.ceil(pile / mid);
}
return h <= H;
}
/**
* @param {number[]} piles
* @param {number} H
* @return {number}
*/
var minEatingSpeed = function (piles, H) {
let lo = 1,
hi = Math.max(...piles);
// [l, r) , 左闭右开的好处是如果能找到,那么返回 l 和 r 都是一样的,因为最终 l 等于 r。
while (lo <= hi) {
let mid = lo + ((hi - lo) >> 1);
if (canEatAllBananas(piles, H, mid)) {
hi = mid - 1;
} else {
lo = mid + 1;
}
}
return lo; // 不能选择hi
};
复杂度分析
- 时间复杂度:$O(max(N, N * logM))$,其中 N 为 piles 长度, M 为 Piles 中最大的数。
- 空间复杂度:$O(1)$
分享几个常用的的二分法模板。
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
// 左右都闭合的区间 [l, r]
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while(left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if(nums[mid] == target)
return mid;
else if (nums[mid] < target)
// 搜索区间变为 [mid+1, right]
left = mid + 1;
else if (nums[mid] > target)
// 搜索区间变为 [left, mid - 1]
right = mid - 1;
}
return -1;
}
public int binarySearchLeft(int[] nums, int target) {
// 搜索区间为 [left, right]
int left = 0;
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {
// 搜索区间变为 [mid+1, right]
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
// 搜索区间变为 [left, mid-1]
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
// 收缩右边界
right = mid - 1;
}
}
// 检查是否越界
if (left >= nums.length || nums[left] != target)
return -1;
return left;
}
public int binarySearchRight(int[] nums, int target) {
// 搜索区间为 [left, right]
int left = 0
int right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < target) {
// 搜索区间变为 [mid+1, right]
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
// 搜索区间变为 [left, mid-1]
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
// 收缩左边界
left = mid + 1;
}
}
// 检查是否越界
if (right < 0 || nums[right] != target)
return -1;
return right;
}
如果题目重点不是二分,也就是说二分只是众多步骤中的一步,大家也可以直接调用语言的 API,比如 Python 的 bisect 模块。
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