二分答案方法 — 最大值最小化问题
最大值最小化问题（分治解法）
把 一个包含n个正整数的序列划分成m个连续的子序列（每个正整数恰好属于一个序列）。设i个序列的各数之和为S(i)，你的任务是让所有S(i)的最大值尽量小#include
#include
using namespace std;
#define N 10
#define INF 1000
int juge(int a[],int mid,int k)
{
int i;
int seg=0;
int sum=0;
for(i=0;imid) //从左到右将数组元素之和与mid比较，如是大于则再起一段，最后看段的大小
{
sum=a[i];
seg++;
}
}
if(seg>=k) //若是段超过3，则必然不和条件
return 0;
else
return 1;
}
int value(int a[],int low,int high,int segment) //分治法求解
{
if(low>high)
return high+1;
else
{
int mid=(low+high)/2;
if(juge(a,mid,segment)==1) //如果试验数mid符合要求，递归到前一半
return value(a,low,mid-1,segment);
else //如果试验数mid不符合要求，递归到后一半
return value(a,mid+1,high,segment);
}
}
int main()
{
srand((unsigned)time(NULL));
int a[N];
for(int ifor=0;ifor 二分答案
如果已知候选答案的范围[min,max]，有时候我们不必通过计算得到答案，只需在此范围内应用“二分”的过程，逐渐靠近答案（最后，得到答案）！
一、何时可以使用“二分答案”
不是任何题目都适合使用“二分答案”的，我Sam观察到一般有以下的一些特征：
A. 候选答案必须是离散的，且已知答案的范围是：[最小值min, 最大值max]（连续区间上不能进行二分操作）
例如，在题目“Kth Largest 第k大的数”中 ==> 答案是闭区间[a[1]b[1], a[n]b[n]]上的正整数
例如，在题目“Drying 烘干衣服”中 ==> 烘干时间t∈[0,maxT], maxT=max{a[i]}
B. 候选答案在区间[min,max]上某种属性一类一类的排列（这样就能在此属性上进行二分操作），各个类别不交错混杂
例如，在题目“Kth Largest 第k大的数”中 ==>
（候选答案）第k大的数的值： a[1]b[1], ... , a[n]b[n]
（属性分类）>这个乘积的数有多少： n^2-1 ... 0
例如，在题目“Drying 烘干衣服”中 ==>
（候选答案）烘干时间： t=0, t=1, t=2, t=3, ..., t=maxT-1, t=maxT
（属性分类）能否烘干： 不能 不能 不能 能 ... 能 能
C. 容易判断某个点是否为答案（即二分过程中，mid指向的点是否为答案）
例如，在题目“Kth Largest 第k大的数”中 ==> λ∈[ a[1]b[1], a[n]b[n] ]
对于某个候选答案，如果“>λ的乘积个数"
例如，在题目“Drying 烘干衣服”中 ==>
需要寻找第一个出现的“能”(true)，即如果check(mid-1)==false && check(mid)==true，则答案为mid.