算法与数据结构 2 - 二分
二分
介绍
二分是信息学中运用的较为广泛的一种思想。它的核心是每次操作去掉一半的错误答案,从而在
题外话:算法的复杂度
计算机也许足够快,但并非无限快。 ————《算法导论》
现代计算机的运算速度已经达到了很高的水平,但它并不是无限快的。也许
在信息学领域,通常使用的是时间复杂度和空间复杂度。它们表示了算法的用时或占用空间随数据规模而增长的趋势。通常使用
为了简化,计算复杂度通常只会考虑算法耗时最长的一部分,同时省略常数。例如,一个算法存储并遍历了一个长度为
其他内容可参考:复杂度简介。
引入
二分思想的经典应用是在有序数组中查找某一元素。
给定一个升序排列的数组
,长度为 ,以及元素 。求 是否在 中。
这道问题有一个显然的做法:访问
注意到
而什么时候能排除最多的数据呢?显然,最优策略是判断
因此,二分查找算法就呼之欲出了:
long long binary_search(long long x) { long long ret = -1, l = 1, r = n; // 未搜索到则返回 -1;已知 a[l] ≤ x ≤ a[r] while (l <= r) { long long mid = (l + r) / 2; // 区间的中点 if (a[mid] < x) l = mid + 1; // 排除 [l, mid] else if (a[mid] > x) r = mid - 1; // 排除 [mid, r] else { // 找到答案 ret = mid; break; } } return ret; }
进阶
二分只是一种思想,因此它的作用远远不止在数组中查找元素。
从上面的例子中可以看出,想要使用二分,数据必须满足单调性,才可以通过中点排除至少一半的区间。若讲满足某种条件看成
总结一下,若想在某一类问题中使用二分,有前提条件:
- 答案在一个固定区间内;
- 可能查找一个符合条件的值不是很容易,但是要求能比较容易地判断某个值是否是符合条件的(否则二分的效率甚至不如暴力枚举);
- 可行解对于区间满足一定的单调性。换言之,如果
是符合条件的,那么有 或者 也符合条件。(这样下来就满足了上面提到的单调性)
例题:[COCI 2011/2012 #5] EKO / 砍树 。
伐木工人 Mirko 需要砍
米长的木材。对 Mirko 来说这是很简单的工作,因为他有一个漂亮的新伐木机,可以如野火一般砍伐森林。不过,Mirko 只被允许砍伐一排树。
Mirko 的伐木机工作流程如下:Mirko 设置一个高度参数(米),伐木机升起一个巨大的锯片到高度 ,并锯掉所有树比 高的部分(当然,树木不高于 米的部分保持不变)。Mirko 就得到树木被锯下的部分。例如,如果一排树的高度分别为 和 ,Mirko 把锯片升到 米的高度,切割后树木剩下的高度将是 和 ,而 Mirko 将从第 棵树得到 米,从第 棵树得到 米,共得到 米木材。
Mirko 非常关注生态保护,所以他不会砍掉过多的木材。这也是他尽可能高地设定伐木机锯片的原因。请帮助 Mirko 找到伐木机锯片的最大的整数高度,使得他能得到的木材至少为 米。换句话说,如果再升高 米,他将得不到 米木材。
可以发现,对于高度
另外,由于这道题的数据范围较大,暴力判断每一个
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; long long n, m, a[1000001]; long long maxn; bool check(long long mid) { long long res = 0; for (long long i = 0; i < n; i++) { if (a[i] > mid) res += a[i] - mid; } return res >= m; } int main() { scanf("%lld%lld", &n, &m); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%lld", a + i); maxn = max(maxn, a[i]); } long long l = 0, r = maxn; while (l < r) { long long mid = (l + r) >> 1; if (check(mid)) { l = mid + 1; } else { r = mid; } } printf("%lld\n", l - 1); return 0; }
于是我们就飞快地通过了这道题。
结束语
二分是应用广泛的一种思想。这种思想很有用,不仅在信息学,更是在其他领域中大放异彩。
作业
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