导引

用一个简单的题目 P1182 数列分段 Section II 来讨论这个算法

题目描述

Example

对于给定的一个长度为 N 的正整数数列 ,现要将其分成 )段,并要求每段连续,且每段和的最大值最小。

关于最大值最小:

例如一数列 要分成 段。

将其如下分段:

第一段和为 ,第 段和为 ,第 段和为 ,和最大值为

将其如下分段:

第一段和为 ,第 段和为 ,第 段和为 ,和最大值为

并且无论如何分段,最大值不会小于

所以可以得到要将数列 要分成 段,每段和的最大值最小为

要求输出每段和最大值最小为多少。

不妨假设每段的长度为 , 于是,我们可以如下描述所求答案:

可以发现,ans 的取值范围是一个确定的区间:

既然有着一个确定的区间,那么一个朴素的想法就是从最小向最大枚举这个区间内的所有值(因为是整数,所以是可数的),直到找到一个合法值。

但如何判断这个值是否合法?

由于段数是给定的,那么,我们只需要对段数的合法性进行判断即可:

  1. 计算前 项和,若小于等于当前枚举的值,那么继续累加
  2. 若大于当前枚举的值,意味着枚举值并不是这一段的和,于是在此设置分段点,将前缀和清零。

代码如下:

bool judge(vector<int>& a, int m, int val){
int sum = 0, cnt = 0;
for(auto& a_i: a){
if(sum + a_i <= val)
sum += a_i;
else
sum = a_i, cnt++;
}
return cnt > m; // 代表划分的段多于规定,可以推断出 val 偏小
}

显然,这样我们的算法复杂度是

这样的复杂度,在序列之和较大时是无法接受的,于是我们有一种更好的方法。

二分枚举

既然是在一段区间内枚举,显然我们可以使用二分的方式来枚举答案。

事实上,这和二分搜索有着相似的地方,同样是一个递增/递减的序列,同样有着判断条件,只是二分枚举时的判断条件不是一个简单的等于号。

此题的代码如下:

int binary_answer(vector<int>& a, int m){
int l = -10000, r = 0;
for(auto& a_i: a){
l = max(l, a_i);
r += a_i;
}
while(l <= r){
int mid = (l + r) >> 1;
if(judge(a, m, mid))
l = mid + 1;
else
r = mid - 1;
}
return l;
}

这样,算法的时间复杂度就可以降低为 (乍一看好像没什么提升)

总结

二分答案可以概括为:在答案合法的条件下不断逼近最优, 最后一个合法的答案就是最优解。

这种方法事实上可以解决普通枚举无法解决的事情:在实数域内枚举值。我们无法通过常规的枚举来枚举实数域内的值,但是通过二分的方式,我们确实能够做到在一个区间内找到这个实数。

这里提供一套板子

  • 整数域
while(l <= r){
mid = (l + r) >> 1;
if(judge(mid))
ans = mid, l = mid + 1;
else
r = mid - 1;
}
  • 实数域
while(abs(r - l) > eps){
mid = (l + r) / 2;
if(judge(mid))
l = mid;
else
r = mid;
}
//eps根据题目要求的精度来取,一般比精度多取3位即可

题外话

Problem - 1216E2 - Codeforces 一个稍难一些的二分答案