成为更快解决编程难题的高手：LeetCode 875 解析

2024-02-07 02:20:14

二分查找的艺术：解谜 LeetCode 875

身为编程高手，你必定不会陌生 LeetCode 这道经典难题——Koko Eating Bananas。它不仅考验你的算法技巧，更能让你领悟二分查找这一基本算法在实际问题中的妙用。在这篇文章中，我们将踏上解谜之旅，深入剖析这道题目的解题思路和代码实现，助你成为解决编程难题的翘楚。

二分查找：快速精准定位目标

二分查找是一种高效的查找算法，它通过不断将查找范围缩小一半，快速定位目标元素。这种算法的精妙之处在于，它每次都能将剩余待查找的元素数量减半，从而大幅缩短查找时间。

解谜 Koko Eating Bananas：二分查找的魅力

在 Koko Eating Bananas 这道题中，我们的任务是帮助小猴子 Koko 在给定的时间内吃完一堆香蕉。由于 Koko 每分钟只能吃一根香蕉，我们需要找到最短的时间让 Koko 吃完这堆香蕉。

解题思路基于二分查找。首先，我们计算出 Koko 吃完香蕉所需的最长时间和最短时间。然后，在最长时间和最短时间之间不断缩小查找范围，直到找到最小的可行时间。

具体步骤如下：

确定查找范围： 最长时间是香蕉的数量，最短时间是 1 分钟。
计算中间时间： 计算最长时间和最短时间的中间值。
检查可行性： 检查 Koko 是否可以在中间时间内吃完香蕉。如果可以，更新最短时间；如果不可以，更新最长时间。
重复步骤 2 和 3： 直到最短时间和最长时间相等，此时最短时间就是 Koko 最少需要的时间。

代码实现：优雅高效

def min_eating_speed(piles, h):
    """
    :type piles: List[int]
    :type h: int
    :rtype: int
    """

    # 计算最长时间和最短时间
    max_time = 0
    for pile in piles:
        max_time = max(max_time, pile)
    min_time = 1

    # 二分查找
    while min_time < max_time:
        mid_time = (min_time + max_time) // 2

        # 检查可行性
        if can_eat_in_time(piles, mid_time, h):
            max_time = mid_time
        else:
            min_time = mid_time + 1

    # 最短时间即 Koko 最少需要的时间
    return min_time


def can_eat_in_time(piles, speed, h):
    """
    检查 Koko 是否可以在给定时间内吃完香蕉
    """

    # 计算所需时间
    time = 0
    for pile in piles:
        time += pile // speed
        if pile % speed != 0:
            time += 1

    # 检查可行性
    return time <= h