前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【综合笔试题】难度 4.5/5,超超超经典数学运用题

【综合笔试题】难度 4.5/5,超超超经典数学运用题

作者头像
宫水三叶的刷题日记
发布2022-11-01 10:29:46
2630
发布2022-11-01 10:29:46
举报
文章被收录于专栏:宫水三叶的刷题日记

题目描述

这是 LeetCode 上的「458. 可怜的小猪」,难度为「困难」

Tag : 「数学」

buckets 桶液体,其中 正好 有一桶含有毒药,其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。

为了弄清楚哪只水桶含有毒药,你可以喂一些猪喝,通过观察猪是否会死进行判断。不幸的是,你只有 minutesToTest 分钟时间来确定哪桶液体是有毒的。

喂猪的规则如下:

  1. 选择若干活猪进行喂养
  2. 可以允许小猪同时饮用任意数量的桶中的水,并且该过程不需要时间。
  3. 小猪喝完水后,必须有 minutesToDie 分钟的冷却时间。在这段时间里,你只能观察,而不允许继续喂猪。
  4. 过了 minutesToDie 分钟后,所有喝到毒药的猪都会死去,其他所有猪都会活下来。
  5. 重复这一过程,直到时间用完。

给你桶的数目 bucketsminutesToDieminutesToTest ,返回在规定时间内判断哪个桶有毒所需的 最小 猪数。

示例 1:

代码语言:javascript
复制
输入:buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest = 60

输出:5

示例 2:

代码语言:javascript
复制
输入:buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 15

输出:2

示例 3:

代码语言:javascript
复制
输入:buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 30

输出:2

提示:

1 <= buckets <= 1000
1 <= minutesToDie <= minutesToTest <= 100

数学

我们用实验对象来代指题干的小动物。同时为了方便,我们使用

n

代指有多少桶水,

d

为实验对象的反应时间,

t

为测试总时间。

根据题意,最大测试次数为

k = \left \lfloor \frac{t}{d} \right \rfloor

我们可以先考虑

k = 1

的情况,最简单的情况是,我们使用与水同等数量的实验对象数量来进行测试。

此时哪个实验对象有反应,则可以推断出哪一桶水有问题。

但这样的测试方式,每个实验动物承载的信息量是很低的,每个实验对象仅承载了某一桶水是否有问题。

为减少实验对象数量,我们需要增大每个实验对象承载的信息量(让每个实验对象同时测试多桶水),然后从最终所有实验对象的状态(是否有所反应)来反推哪一桶水有问题。

用最小单位表示最大信息量,这引导我们使用「进制表示」相关方式。由于我们只有

1

次测试机会,因此我们可以使用二进制的方式进行测试。

k = 1

,使用二进制的方式测试哪桶水有问题,我们至少需要

m

个实验对象(其中

m

n

的二进制表示的长度),然后让编号为

x

0 <= x < m

)的实验对象喝掉二进制表示中第

x

位为

1

的水。

最终这

m

个实验对象会对应一个结果序列:如果编号

x_1

的实验对象没有反应,说明有问题的水的二进制表示中第

x_1

位为

0

,如果编号为

x_2

的实验对象有反应,则说明有问题的水的二进制表示中第

x_2

1

。即根据最终每个实验对象的状态,我们可以完整地反推回有问题的水的编号是多少。

k > 1

时,相当于在原问题基础上,多考虑一层「轮数」维度,即不仅考虑某个实验对象是否有所反应,还需要考虑是在哪一轮有所反应。

我们还是使用「进制表示」的方式来最大化每个单位所能承载的最大信息量。

具体的,我们先使用

k + 1

进制对所有水进行编号,此时每桶水都有唯一的进制表示编码。然后我们考虑「什么时候」将水喂给「哪个实验对象」。

其中一种可行的测试方式是:设定需要的实验对象数量

m

k + 1

进制数的长度,若某桶水的

k + 1

进制中的第

x

位为

i

0 <= i <= k

),则代表将该水在第

i

轮喂给编号为

x

的实验对象。

同理,利用最终的结果矩阵,我们可以反推回是哪一桶水是有问题的。

上述做法,只是阐述了我们存在这样的可行解,需要证明这样的做法是最优解。

利用 香农熵,我们可以计算明确熵值,公式为:

H(X) = - \sum_{x}^{} P(x) \log_2[P(x)]

其中

P(x)

代表随机事件

x

的发生概率。

对于本题,记随机事件

A

n

桶水中哪一个桶有问题,概率为

\frac{1}{n}

记随机事件

B

为在测试轮数为

k

时,所有实验对象的最终状态,每个实验对象的状态共有

k + 1

种,即共有

C = (k + 1)^m

种最终结果,可近似看做等概率

\frac{1}{C}

我们需要求得在满足

H(A) <= H(B)

前提下的最小

m

值。

代入公式可得:

-(\log_2{\frac{1}{n}}) <= - \sum_{result = 0}^{(k + 1)^m} \frac{1}{(k + 1)^m} \log_2{\frac{1}{(k + 1)^m}} = m \log_2(k + 1)

移项化简得:

\frac{\log_2{n}}{\log_2{(k + 1)}} <= m

代码:

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    public int poorPigs(int n, int d, int t) {
        int k = t / d;
        return (int) Math.ceil(Math.log(n) / Math.log(k + 1));
    }
}
  • 时间复杂度:
O(1)
  • 空间复杂度:
O(1)

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.458 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-08-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 宫水三叶的刷题日记 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 题目描述
  • 数学
  • 最后
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档