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最小化去加油站的最大距离

最小化去加油站的最大距离

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运行时间: 196 ms, 内存: 16.3 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 使用二分查找法找到最小化的最大距离。
 * 2. 设定左右边界:左边界为0,右边界为最大距离(两个加油站之间的最大距离)。
 * 3. 中间值mid作为当前检查的最大距离,如果可以在该最大距离内放置更多的加油站,则移动右边界,否则移动左边界。
 * 4. 使用Java Streams来简化数组操作。
 */

import java.util.stream.IntStream;

public class MinimizeMaxDistanceToGasStationStream {
    public double minmaxGasDist(int[] stations, int K) {
        int n = stations.length;
        double left = 0, right = IntStream.range(1, n).mapToDouble(i -> stations[i] - stations[i - 1]).max().orElse(0);
        while (right - left > 1e-6) {
            double mid = (left + right) / 2;
            if (canPlaceMoreStations(stations, K, mid)) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid;
            }
        }
        return left;
    }

    private boolean canPlaceMoreStations(int[] stations, int K, double maxDist) {
        long count = IntStream.range(1, stations.length)
                              .mapToLong(i -> (long) ((stations[i] - stations[i - 1]) / maxDist))
                              .sum();
        return count <= K;
    }
}

解释

方法:

此题解采用二分查找法来寻找最大距离的最小值。首先,计算相邻加油站之间的距离并存储在列表dist中。然后,使用二分查找法在区间[0, max(dist)]中寻找最大距离的最小值。在每次迭代中,计算中点mid,并计算如果每个区间最多分成长度为mid的小区间,需要增加的加油站数量need。如果need小于等于k,说明可以在使最大距离不超过mid的情况下增加k个加油站,因此将搜索区间缩小到[l, mid]。否则,将搜索区间缩小到[mid, r]。重复这个过程直到搜索区间足够小。

时间复杂度:

O(nlog(max(dist)/1e-6))

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
在二分查找中,为什么选择`1e-6`作为查找的终止条件,这个精度是如何确定的?
在二分查找中选择`1e-6`作为终止条件是为了确保结果的精度足够高,同时避免无限循环。此精度通常是基于问题的实际需求和实际应用场景决定的。在加油站问题中,差异小于`1e-6`的最大距离在实际情况中几乎没有区别,因此这样的精度是合理的。此外,考虑到浮点运算的误差,`1e-6`提供了一个平衡计算效率和结果精度的有效方法。
🦆
函数`math.ceil(d/mid) - 1`在计算需要增加的加油站数量时,为什么要减1?
在函数`math.ceil(d/mid) - 1`中,`math.ceil(d/mid)`计算的是将距离`d`完全覆盖所需的加油站数量,包括起点的加油站。由于每个区间的起点已经有一个加油站(除了第一个外,每个加油站是上一个区间的终点),所以需要将计算出的加油站数量减1,以得到真正需要新建的加油站数量。
🦆
在二分查找的过程中,如果`need`变量一直小于0,这对最终的输出结果有什么影响?
在二分查找过程中,如果`need`变量一直小于0,这表明在当前的`mid`值下,预设的加油站数量`k`过多,即使在最大距离较大的情况下也足够使用。这导致二分查找会调整`mid`值,增大它以寻找一个更紧凑的最大距离。这样的调整有助于我们找到一个尽可能小的最大距离,同时仍能满足不超过`k`个加油站的条件。
🦆
如何保证在整个二分查找过程中,最终计算得到的最大距离确实是可以接受的最小值?
在二分查找过程中,通过不断调整搜索区间[l, r],逐渐将可能的最大距离范围缩小到一个非常小的区间(即`l`和`r`非常接近时停止),可以确保找到最小的可接受最大距离。每次迭代都基于`need`的计算结果来决定是缩小还是增大`mid`,确保如果`need >= 0`,则可能的最大距离`mid`是足够的,否则需要增加`mid`。最终,当`l`和`r`足够接近时,我们得到的`l`(或`r`)就是可以接受的最小最大距离。

相关问题

爱吃香蕉的珂珂

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 kk 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 <= 104
  • piles.length <= h <= 109
  • 1 <= piles[i] <= 109