LeetCode 410 - 分割数组的最大值


文章目录
- 摘要
- 描述
- 题解答案
- 题解代码分析
- 代码详解:
- 示例测试及结果
- 运行结果:
- 解释:
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 总结
摘要
今天要聊的题是 LeetCode 410:分割数组的最大值(Split Array Largest Sum)。
这题的核心是——如何在把数组拆成 k 段之后,让这些段的“最大和”尽可能小。
换句话说,这是一道非常经典的“二分 + 贪心”混合问题。看起来像是要枚举所有分法,但实际上我们可以通过“最大和上限”来二分搜索答案,找到最优解。
这类题在项目中也挺常见,比如你要把一批任务分配给 k 台服务器,每台机器的任务量不能太悬殊,我们就希望找到“最平衡”的那种分法。

描述
题目是这样说的:
给定一个非负整数数组 nums 和一个整数 k,我们需要把 nums 拆成 k 个非空连续子数组,使得这 k 个子数组的“和的最大值”尽量小。
返回这个最小的“最大和”。
比如:
输入:nums = [7,2,5,10,8], k = 2
输出:18
这里最优的拆法是 [7,2,5] 和 [10,8]。
第一个子数组的和是 14,第二个是 18,所以“最大和”是 18。
而且这 18 是所有拆法中最小的可能值。
题解答案
这题的暴力解法显然行不通,因为所有拆法的组合太多了。
一个更聪明的思路是:
我们可以“假设”当前能接受的最大和是 x,然后去判断能不能把数组拆成 ≤ k 段,使得每段的和都 ≤ x。
如果能做到,那说明 x 还可以更小;
如果做不到,那说明 x 太小了,得放宽。
这样我们就能用“二分法”去搜索最小可行的 x。
听起来像 DP,但其实用贪心就能实现判断逻辑。

题解代码分析
下面是完整的 Swift 代码,可以直接在 LeetCode Playground 或 Xcode 里运行:
import Foundationclass Solution {func splitArray(_ nums: [Int], _ k: Int) -> Int {var left = nums.max() ?? 0 // 下界:至少要能装得下最大的单个元素var right = nums.reduce(0, +) // 上界:所有元素相加(全部不拆的情况)var result = right// 二分查找最小的“最大子数组和”while left <= right {let mid = (left + right) / 2if canSplit(nums, k, mid) {result = midright = mid - 1 // 尝试更小的上限} else {left = mid + 1 // 当前上限太小,不够装}}return result}// 判断能否用 <= k 段来满足“每段和 ≤ maxSum”private func canSplit(_ nums: [Int], _ k: Int, _ maxSum: Int) -> Bool {var count = 1var currentSum = 0for num in nums {if currentSum + num > maxSum {// 需要新开一段count += 1currentSum = numif count > k { return false } // 拆的段太多了,不行} else {currentSum += num}}return true}
}
代码详解:
-
边界初始化:
left设为nums中的最大值(任何分法都得能装下最大的元素)。right是数组总和(最极端的情况:不拆分)。
-
二分搜索逻辑:
- 每次取
mid作为当前假设的“最大和上限”。 - 调用
canSplit()判断在这个上限下能不能拆成k段。 - 如果能,那我们试试看更小的上限;
- 如果不能,那说明这上限太紧,得放大。
- 每次取
-
canSplit函数:
用一个简单的贪心法,从左到右累加,一旦超出maxSum就“另开一段”。
如果段数超过k,说明当前上限不行。
这段代码思路非常简洁,逻辑清晰,不需要 DP 就能在 O(n log(sum)) 的时间内完成判断。
示例测试及结果
我们来手动测试几个例子。
let solution = Solution()print(solution.splitArray([7,2,5,10,8], 2)) // 输出: 18
print(solution.splitArray([1,2,3,4,5], 2)) // 输出: 9
print(solution.splitArray([1,4,4], 3)) // 输出: 4
运行结果:
18
9
4
解释:
[7,2,5,10,8]拆成[7,2,5]+[10,8],最大和为 18;[1,2,3,4,5]最优拆法是[1,2,3]+[4,5],最大和 9;[1,4,4]拆成[1],[4],[4],每段最大和是 4。
这些结果完全符合预期。
时间复杂度
- 二分查找次数: 取决于搜索区间
[max(nums), sum(nums)],大约是log(sum(nums))。 - 每次检查复杂度:
O(n),因为要遍历一遍数组判断能否拆分。
综合下来,总复杂度是:
O(n · log(sum(nums)))
这个效率非常不错,即便 nums 长度是 1000,也能轻松通过。
空间复杂度
代码里没有使用额外的数据结构,除了常数级变量。
空间复杂度:O(1)
所以非常节省内存。
总结
这题最重要的突破点是:不要硬拆数组,而是去猜“最大和”是多少。
通过“二分 + 贪心”,我们把一个原本爆炸级复杂的枚举问题,变成了一个可以稳定在 O(n log(sum)) 的算法。
在实际开发中,这种思路也很常见。比如:
- 任务分配系统要尽量均衡负载;
- 文件分块上传要控制每块的最大大小;
- 分页加载时要动态调整每页的数据量上限。
这些都可以类比成“分割数组的最大值”问题。
如果你掌握了这种“从目标值反推结构”的思维方式,以后再遇到类似“最小化最大值”或“最大化最小值”的题,基本都能用二分思路搞定。
