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发表于 2023-12-2 13:58:25
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二分答案(也称为二分搜索策略)是一种算法思想,它通常用于在一个有序的序列中查找一个特定的值,或者在一个连续的函数中查找一个满足特定条件的值。在解决某些最优化问题时,如果问题的答案满足单调性,我们可以使用二分答案的方法来尝试缩小答案的范围,直到找到最优解。
二分答案不是直接对输入的数据进行二分,而是对可能的答案进行二分。
下面,我将通过一个具体的例子来演示如何使用二分答案来解决一个问题:
问题描述:
假设有一个非负整数数组,我们需要从这个数组中选择任意个不相邻的数字,使得这些数字的和最大。求这个最大的和。
解决方案:
我们可以通过二分答案来确定一个“中间值”,然后根据这个中间值来判断是否存在一个符合条件的解。但是要注意,这个问题实际上是可以通过动态规划来解决的,并不需要使用二分答案,因为它不具有明显的单调性,无法通过二分来缩小答案范围。但为了说明二分答案的思想,我们依旧用这个问题来做一个非标准的演示。
- #include <iostream>
- #include <vector>
- #include <algorithm>
- using namespace std;
- // 判断当前的中间值是否满足我们选择数字的要求
- bool check(const vector<int>& nums, int mid, int& maxSum) {
- int n = nums.size();
- vector<bool> used(n, false); // 标记是否使用了该数字
- int currSum = 0; // 当前的和
- for (int i = 0; i < n; ++i) {
- if (!used[i] && nums[i] >= mid) {
- currSum += nums[i]; // 将大于等于中间值的数字加入当前和
- used[i] = true; // 标记该数字已使用
- if (i + 1 < n) used[i + 1] = true; // 标记相邻的数字不可用
- }
- }
- maxSum = currSum; // 记录当前和
- return currSum >= mid; // 如果当前和大于等于中间值,说明可能还有更大的和
- }
- int main() {
- vector<int> nums = {3, 5, 4, 11, 2};
- sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序
-
- // 二分答案
- int left = 0, right = nums.back(), ans = 0;
- while (left <= right) {
- int mid = left + (right - left) / 2;
- int maxSum;
- if (check(nums, mid, maxSum)) { // 如果满足条件
- ans = max(ans, maxSum); // 更新答案
- left = mid + 1; // 尝试更大的中间值
- } else {
- right = mid - 1; // 缩小范围
- }
- }
- cout << "最大的和为:" << ans << endl;
- return 0;
- }
复制代码
在以上代码中,`check` 函数用于判断当前的中间值是否能使我们从数组中选择出一个和大于等于这个中间值的集合。此处我们通过排序数组,确保选择时能尽可能取到大的值。在主函数中,我们使用二分搜索尝试不同的中间值,不断调整搜索范围,直到找到最大的和。
虽然使用二分答案来解决这个问题并不是最优方案,但是代码展示了二分答案的基本思想。在实际问题中,如果问题答案的可能性范围很大且具有单调性,那么二分答案可以是一个非常有效的解决策略。
以上回复来自 -- ChatGPT(FishC官方接口),如未能正确解答您的问题,请继续追问。 |
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