mid = left + (right - left)/2 sum = 0 for i in range(1, n): sum += min(mid, a[i] - a[i - 1])
时间: 2024-05-28 10:10:22 浏览: 10
这段代码可能是二分答案的模板,用来解决一些最小化或最大化问题。具体来说,这里的mid代表答案的可能取值区间的中点,left和right分别代表答案的可能取值区间的左右边界。sum则代表当前使用mid作为答案时,问题的目标函数值。
这里的问题具体是什么,需要根据上下文来判断。从代码中可以看出,这里的n是一个整数,a是一个长度为n的列表,a[i]代表第i个元素的值。根据代码的意思,问题可能是找到一个最小的k,使得对于任意的i∈[1,n),a[i]-a[i-1]≤k。也就是说,我们要将整个列表a分成若干个长度不超过k的连续子序列,使得每个子序列中相邻元素之差不超过k。
如果这个问题是可以通过二分答案来解决的,那么这段代码就是二分答案的模板。具体来说,我们需要用二分的方法来确定k的取值范围。我们先将k的可能取值范围设为[left,right],然后每次将mid设置为left和right的中点,然后判断当前mid是否满足问题的条件。如果满足,就将mid更新为可能的更小的值,继续搜索[left,mid]这个区间;否则,就将mid更新为可能的更大的值,继续搜索[mid,right]这个区间。最后搜索结束后,left就是问题的最终答案。
这个算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是列表a的长度。
相关问题
mid = left + (right - left) / 2,为什么还要加上一个left呢
在计算mid的时候,我们需要用到left和right的值,因为mid是在left和right之间的一个数,而left和right代表的是当前搜索区间的左右边界。因此,我们需要用left和right的值来计算mid。mid的计算公式为mid = left + (right - left) / 2,其中(right - left) / 2是当前搜索区间长度的一半。加上left后,就得到了当前搜索区间的中间位置mid。
int mid = left + (right - left) / 2这行代码还可以改进
是的,这行代码可以进一步改进。当 left 和 right 非常大时,它们的和可能超过 int 类型的最大值,导致整个表达式溢出。为了避免这种情况,可以使用如下表达式:
```java
int mid = (left + right) >>> 1;
```
这个表达式使用无符号右移运算符,它将 left 和 right 的和除以 2,而不会溢出。它与上面的表达式等价,但更加安全。
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