Koko mangia banane
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Koko mangia banane".
1. Impara
Il problema "Koko mangia banane" è una sfida chiave nella sezione Ricerca binaria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Koko Eating Bananas.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Koko Eating Bananas.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Koko adora mangiare le banane. Ci sono n mucchi di banane, il iesimo mucchio ha piles[i] banane. Le guardie se ne sono andate e torneranno tra h ore.
Koko può decidere la velocità di consumo delle banane all'ora di k. Ogni ora sceglie una pila di banane e mangia le banane k da quella pila. Se la pila contiene meno di k banane, le mangerà tutte e non mangerà più banane durante quest'ora.
A Koko piace mangiare lentamente ma vuole comunque finire di mangiare tutte le banane prima che ritornino le guardie.
Restituisce il numero intero minimo k tale che possa mangiare tutte le banane entro h ore.
Scrivi una funzione minEatingSpeed(piles: List[int], h: int) -> int.
- •1 <= len(piles) <= 10^4
- •len(piles) <= h <= 10^9
- •1 <= piles[i] <= 10^9
Esempi
piles = [3, 6, 7, 11], h = 8
4
At speed 4: pile 3 takes 1 hour, pile 6 takes 2 hours, pile 7 takes 2 hours, pile 11 takes 3 hours. Total = 8 hours.
piles = [30, 11, 23, 4, 20], h = 5
30
At speed 30: each pile takes 1 hour. Total = 5 hours.
piles = [30, 11, 23, 4, 20], h = 6
23
At speed 23: piles take 2+1+1+1+1 = 6 hours.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
import math
def min_eating_speed_opt(piles, h):
l, r = 1, max(piles)
res = r
while l <= r:
k = (l + r) // 2
hours = 0
for p in piles:
hours += math.ceil(p / k)
if hours <= h:
res = min(res, k)
r = k - 1
else:
l = k + 1
return resCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
import math
def min_eating_speed_brute(piles, h):
speed = 1
while True:
total_time = 0
for p in piles:
total_time += math.ceil(p / speed)
if total_time <= h: return speed
speed += 1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema di ricerca binaria standard.
Domande correlate
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