leetcode
leetcode 1701 ~ 1750
割绳子

割绳子

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 248 ms, 内存: 28.1 MB


/*
 * Problem: LeetCode 1891 - Cutting Ropes
 * Description: You are given a rope of length `n` and you need to cut it into `m` segments
 * such that the product of their lengths is maximized. Return the maximum product you can get.
 * 
 * Approach:
 * 1. Use dynamic programming to store the maximum product for each length.
 * 2. Initialize an array `dp` where `dp[i]` will store the maximum product for length `i`.
 * 3. Use Java Streams to iterate over each length from 1 to `n` and calculate the maximum product by considering all possible cuts.
 * 4. Return the maximum product for length `n`.
 */

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int cuttingRope(int n) {
        if (n <= 3) return n - 1;
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 1;
        IntStream.range(3, n + 1).forEach(i -> {
            dp[i] = IntStream.range(1, i).map(j -> Math.max(j * (i - j), j * dp[i - j])).max().getAsInt();
        });
        return dp[n];
    }
}

解释

方法:

此题解采用的是二分查找的方法来解决割绳子问题。题目要求将一组绳子割成若干段,每段长度相等,且段数至少为k。这里的关键是确定每段绳子的最大可能长度。使用二分查找在可能的长度范围内寻找最大的满足条件的长度。起始长度为1,最大长度设为绳子中的最大值和所有绳子总长除以k的最小值之间的较小者。通过二分查找,每次计算中间值mid,然后根据mid来计算可以割出的绳子段数。如果段数少于k,减小长度上限;如果段数多于或等于k,增大长度下限并继续搜索,以找出最大可能的长度。

时间复杂度:

O(n log(maxLength))

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在二分查找方法中,为什么选择`最大长度为绳子中的最大值和所有绳子总长除以k的最小值之间的较小者`作为初始的最大长度?
这个选择基于两个考虑:首先,割出的每段绳子长度不可能超过绳子中的最大值,因为你不能从一根比这根短的绳子中割出更长的段。其次,所有绳子的总长度除以k给出了理论上每段绳子最大可能的平均长度。如果这个计算值小于绳子中的最大值,说明即使所有绳子均匀分割,每段的最大长度也不会超过这个平均值。因此,取这两者之间的较小者作为搜索的上界,可以有效缩小搜索范围,并保证找到的最大长度是合理的。
🦆
在算法中,如何处理当所有绳子长度都小于k的情况,即无法满足至少每段长度为1的条件?
在这种情况下,算法先通过条件`end = min(max(ribbons), sum(ribbons) // k)`设定最大长度`end`。如果所有绳子的总长除以k小于1(即`sum(ribbons) < k`),则`end`会被设定为0。随后在二分查找过程中,如果`end`小于1,则算法会直接返回0,表示无法割出满足条件的绳子段。这是一种边界情况处理,确保算法在逻辑上严谨并能正确处理所有输入情况。
🦆
在`get_wood_count`函数中,使用整除操作计算可以割出的段数,这种方法是否会因为忽略小数部分而影响结果的准确性?
整除操作确实会忽略小数部分,但这对于割绳子问题是适当的。因为我们不能考虑不完整的绳子段,整段的长度必须是整数。使用整除可以确保只计算完整段,即使这意味着忽略了一部分绳子。这种方法是为了确保每段绳子的实际可用性,而不是仅仅从理论上分割绳子。因此,这不会影响结果的准确性,而是符合问题的实际需求。
🦆
二分查找的终止条件是`start + 1 < end`,为何选择这个条件而不是`start < end`或`start <= end`?
在二分查找中使用`start + 1 < end`作为终止条件是为了防止进入无限循环,并确保可以探讨所有可能的长度。当`start`和`end`相邻时,中点`mid`将会等于`start`,此时如果继续使用`start < end`或`start <= end`作为条件,可能导致重复计算同一个中值,从而陷入循环。而当使用`start + 1 < end`时,一旦`start`和`end`相邻,循环就会停止,此时可以安全地检查`end`处的值是否满足条件,然后再决定是否使用`start`或`end`作为最终结果,这样可以更精确地找到最大可能长度。

相关问题