本文涉及的基础知识点
LeetCode1954. 收集足够苹果的最小花园周长
给你一个用无限二维网格表示的花园,每一个 整数坐标处都有一棵苹果树。整数坐标 (i, j) 处的苹果树有 |i| + |j| 个苹果。
你将会买下正中心坐标是 (0, 0) 的一块 正方形土地 ,且每条边都与两条坐标轴之一平行。
给你一个整数 neededApples ,请你返回土地的 最小周长 ,使得 至少 有 neededApples 个苹果在土地 里面或者边缘上。
|x| 的值定义为:
如果 x >= 0 ,那么值为 x
如果 x < 0 ,那么值为 -x
示例 1:
输入:neededApples = 1
输出:8
解释:边长长度为 1 的正方形不包含任何苹果。
但是边长为 2 的正方形包含 12 个苹果(如上图所示)。
周长为 2 * 4 = 8 。
示例 2:
输入:neededApples = 13
输出:16
示例 3:
输入:neededApples = 1000000000
输出:5040
提示:
1 <= neededApples <= 1015
二分查找
边长的一半为s的花园的苹果数Cnt:
所有坐标(x,y)的|x|+|y|之和。即所有|x|之和 +所有|y|之和。由于是以(0,0)为中心的正方形,故两者相等。
令t = (2
×
\times
×s+1)
×
\times
× 2
x为1或-1坐标数为:t,和为 1
×
\times
× t,
x为2或-2的坐标数为:t,和为 2
×
\times
×t,
⋮
\vdots
⋮
故|x|的和为:(1+s )/2
×
s
×
t
\times s \times t
×s×t
故Cnt(s)的返回值为:(s+1)
×
s
×
t
\times s \times t
×s×t
显然Cnt(s) > s3 故边长105的果园苹果数大于105
二分查找类型:寻找首端
Check函数的参数范围:[1,105]
Check函数:Cnt(mid) >= neededApples
返回值:二分的返回值
×
\times
× 8
代码
核心代码
template<class INDEX_TYPE>
class CBinarySearch
{
public:
CBinarySearch(INDEX_TYPE iMinIndex, INDEX_TYPE iMaxIndex):m_iMin(iMinIndex),m_iMax(iMaxIndex) {}
template<class _Pr>
INDEX_TYPE FindFrist( _Pr pr)
{
auto left = m_iMin - 1;
auto rightInclue = m_iMax;
while (rightInclue - left > 1)
{
const auto mid = left + (rightInclue - left) / 2;
if (pr(mid))
{
rightInclue = mid;
}
else
{
left = mid;
}
}
return rightInclue;
}
template<class _Pr>
INDEX_TYPE FindEnd( _Pr pr)
{
int leftInclude = m_iMin;
int right = m_iMax + 1;
while (right - leftInclude > 1)
{
const auto mid = leftInclude + (right - leftInclude) / 2;
if (pr(mid))
{
leftInclude = mid;
}
else
{
right = mid;
}
}
return leftInclude;
}
protected:
const INDEX_TYPE m_iMin, m_iMax;
};
class Solution {
public:
long long minimumPerimeter(long long neededApples) {
auto Check = [&](long long mid) {
return Cnt(mid) >= neededApples;
};
return CBinarySearch<long long>(1, 100'000).FindFrist(Check)*8;
}
inline long long Cnt(long long s) {
auto t = (2 * s + 1) * 2;
return (s + 1) * s * t; };
};
单元测试
long long neededApples;
TEST_METHOD(TestMethod13)
{
neededApples = 1;
auto res = Solution().minimumPerimeter(neededApples);
AssertEx(8LL, res);
}
TEST_METHOD(TestMethod14)
{
neededApples = 13;
auto res = Solution().minimumPerimeter(neededApples);
AssertEx(16LL, res);
}
TEST_METHOD(TestMethod15)
{
neededApples = 1000000000;
auto res = Solution().minimumPerimeter(neededApples);
AssertEx(5040LL, res);
}
TEST_METHOD(TestMethod16)
{
neededApples = 1e15+0.5;
auto res = Solution().minimumPerimeter(neededApples);
AssertEx(503968LL, res);
}
扩展阅读
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测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。