上面的回答无法通过测试用例：time = [1,2,3,3] m = 2

非常抱歉，我的回答有误。在上面的代码中，我们将时间上限限制为一个固定值，但是这样会导致可能存在更优的方案。比如对于样例 [1,2,3,3]，m=2，按照上面的代码实现，第一天小张会完成前三题，第二天完成第四题，这样做题时间最多的一天花费了 3 的时间，但是我们可以发现，如果小张在第一天完成第一题，并使用一次求助完成第二题，第二天再完成后面两题，那么做题时间最多的一天只需要花费 2 的时间，这样更优。因此，我们需要使用贪心算法来尽量减少做题时间最多的一天的时间。

具体地，我们可以使用一次求助来减少做题时间最多的一天的时间。我们每次尽量让小张连续做题，如果当前的题目时间加上之前的时间超过了时间上限，那么就使用一次求助，将时间上限调整为当前的时间加上小杨的帮助。这样做题时间最多的一天就是所有天中的最大值。我们可以使用双指针来实现这个贪心算法。

下面是修正后的 Kotlin 代码实现：

fun minTime(time: IntArray, m: Int): Int {
    var left = time.max() ?: 0
    var right = time.sum()
    while (left < right) {
        val mid = (left + right) / 2
        if (check(time, m, mid)) {
            right = mid
        } else {
            left = mid + 1
        }
    }
    return left
}

private fun check(time: IntArray, m: Int, limit: Int): Boolean {
    var cnt = 1
    var curTime = 0
    var maxTime = 0
    var left = 0
    var right = 0
    while (right < time.size) {
        if (curTime + time[right] <= limit) {
            curTime += time[right]
            right++
        } else {
            maxTime = maxOf(maxTime, curTime)
            curTime -= time[left]
            left++
            if (left > right) {
                right = left
                curTime = 0
            }
        }
    }
    maxTime = maxOf(maxTime, curTime)
    return cnt <= m && maxTime <= limit
}

时间复杂度为 $O(n\log_2T)$，其中 $T$ 是所有题目的总时间。