本文主要是介绍[笔记][中国大学mooc][程序设计与算法(二) 算法基础][二分算法] 农夫和奶牛,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
题目
分析
本题的解空间是 [ 1 , ( 1 0 9 + 1 ) − 1 C − 1 ] ⋂ Z + [1,\frac{(10^9+1)-1}{C-1}]\bigcap{Z^+} [1,C−1(109+1)−1]⋂Z+(这里老师在课上讲的区间是 [ 1 , 1 0 9 C ] [1,\frac{10^9}{C}] [1,C109],考虑有两头牛,牛舍在 0 0 0和 1 0 9 10^9 109的位置都存在,那么这个最大距离就应当是 1 0 9 − 0 1 \frac{10^9-0}{1} 1109−0,所以这里可能有点问题,但是不影响老师所讲的二分法核心思想)另外,考虑到可以获取到最左边和左右边个隔间的位置,所以牛的最大间距就是 [ 1 , b i g g e s t P o s i t i o n − s m a l l e s t P o s i t i o n C − 1 ] ⋂ Z + [1,\frac{biggestPosition-smallest Position}{C-1}]\bigcap{Z^+} [1,C−1biggestPosition−smallestPosition]⋂Z+,解空间进一步缩小
本题即是在上述解空间中进行二分查找。
本题目与[笔记][中国大学mooc][程序设计与算法(二) 算法基础][二分算法] 派题目十分相似(核心都是二分法),但是本题目在验证某数是否属于解空间的时候,需要按顺序遍历整个隔间位置的序列。
而且本题目的解空间是离散的,在二分法中可能会出现很多问题:
- 递归函数必须强制收缩左右边界,意思是在验证了 ⌊ ( L + R ) 2 ⌋ \lfloor\frac{(L+R)}{2}\rfloor ⌊2(L+R)⌋的可行性后,如果可行需要将左边界收缩到 ⌊ ( L + R ) 2 ⌋ + 1 \lfloor\frac{(L+R)}{2}\rfloor+1 ⌊2(L+R)⌋+1的位置,注意同时需要记住这个 ⌊ ( L + R ) 2 ⌋ \lfloor\frac{(L+R)}{2}\rfloor ⌊2(L+R)⌋;否则将右边界收缩至 ⌊ ( L + R ) 2 ⌋ − 1 \lfloor\frac{(L+R)}{2}\rfloor-1 ⌊2(L+R)⌋−1。原因是如果解在 [ a , a + 1 ] [a,a+1] [a,a+1], ⌊ ( L + R ) 2 ⌋ = a \lfloor\frac{(L+R)}{2}\rfloor=a ⌊2(L+R)⌋=a,如果不主动收缩左边界,下一次调用区间是不会收缩的,产生死循环。
- 递归函数在 [ L , R ] [L,R] [L,R]中找不到解的情况(比如上一次调用递归函数的值已经是正确的了,如果继续验证是否有更大的解,就会发生找不到解的情况),所以需要先验证左边界 L L L是否在解空间内。
代码
#include<stdio.h>
#define MAXN 100000
long long N, C;//C=#cows N=#stalls
long long positionOfStalls[MAXN];
//判断该距离是否能把牛全部装下
bool IsCurrentDistanceWorks(long long testDistance){long long lastCowPosition = positionOfStalls[0];long long restCows = C-1;for(int cnt=0; cnt<N; cnt++){if(positionOfStalls[cnt]-lastCowPosition >= testDistance){restCows--;lastCowPosition = positionOfStalls[cnt];}if(restCows == 0)return true;}return false;
}
//找到[L,R]内的最大间隔
long long MinimizeLargestDistance(long long L, long long R){if(IsCurrentDistanceWorks(L)){if(L>=R)return L;}elsereturn 0;if(IsCurrentDistanceWorks((L+R)/2)){long long evenLargerDistance = MinimizeLargestDistance((L+R)/2+1, R);return evenLargerDistance > (L+R)/2 ? evenLargerDistance : (L+R)/2;}elsereturn MinimizeLargestDistance(L, (L+R)/2-1);
}
//归并排序
void Merge(long long ptr_head1, long long ptr_head2, long long ptr_tail){long long ptr1 = ptr_head1, ptr2 = ptr_head2, ptr=0;long long tempSquenceForMerge[ptr_tail-ptr_head1+1];while(ptr1<ptr_head2&&ptr2<=ptr_tail)tempSquenceForMerge[ptr++] = positionOfStalls[ptr1]<positionOfStalls[ptr2]?positionOfStalls[ptr1++]:positionOfStalls[ptr2++];while(ptr1<ptr_head2)tempSquenceForMerge[ptr++] = positionOfStalls[ptr1++];while(ptr2<=ptr_tail)tempSquenceForMerge[ptr++] = positionOfStalls[ptr2++];ptr=0;for(long long cnt=ptr_head1; cnt<=ptr_tail; cnt++)positionOfStalls[cnt]=tempSquenceForMerge[ptr++];
}
void MergeSort(long long ptr_head, long long ptr_tail){if(ptr_head >= ptr_tail) return;MergeSort(ptr_head, (ptr_head+ptr_tail)/2);MergeSort((ptr_head+ptr_tail)/2+1, ptr_tail);Merge(ptr_head, (ptr_head+ptr_tail)/2+1, ptr_tail);
}
//void QuickSort(long long ptr_head, long long ptr_tail){
// if(ptr_head>=ptr_tail)
// return;
// long long ptr1 = ptr_head, ptr2 = ptr_tail;
// long long timeOfExchanges = 0;
// long long tempForExchange;
// while(ptr1 < ptr2){
// if(positionOfStalls[ptr1] > positionOfStalls[ptr2]){
// tempForExchange = positionOfStalls[ptr1];
// positionOfStalls[ptr1] = positionOfStalls[ptr2];
// positionOfStalls[ptr2] = tempForExchange;
// timeOfExchanges++;
// }
// if(timeOfExchanges%2)
// ptr1++;
// else
// ptr2--;
// }
// QuickSort(ptr_head, ptr1-1);
// QuickSort(ptr1+1, ptr_tail);
//}
int main(){freopen("in.txt", "r", stdin);scanf("%d %d", &N, &C);for(int cnt=0; cnt<N; cnt++)scanf("%d", positionOfStalls+cnt);MergeSort(0, N-1);printf("%d", MinimizeLargestDistance(1, (positionOfStalls[N-1]-positionOfStalls[0])/(C-1)));return 0;
}
出现的问题
在第一次提交的时候,代码中使用的是快速排序,测试样例中有一个例子是77777个隔间位置,而隔间位置都是从小到大输入的。此时如果使用快速排序,理论上会产生77777次递归调用,这肯定会导致溢出。所以改用归并排序后,情况得以解决
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