说实话，看到这个话题时，我心里就想：“这也太戏剧化了吧，连会议室外面都能听见！”不过仔细一想，这种情况倒也不算完全离谱，尤其是在职场压力大的情况下，谁没在那个不太聪明的领导面前憋过一肚子气呢？
说回来，这个同事真的是“顶得住”啊！不过，大家有没有想过，领导的反应是多么奇葩？你发个表格，大家一看打不开，居然不先检查一下是自己的问题，反而在群里催。
然后同事忍不住回了一句“有催的功夫不如自己点开看看”，本以为这算是个合理的提醒，结果立马引爆了领导的“疯魔模式”。
所以你看要治这种不讲道理的人，有时候要像这位“哥”一样，发个疯，一下子就规规矩矩了。
算法题：分割数组的最大值
又碰到一个经典的算法题：分割数组的最大值。一开始看到这个问题，我脑袋里就浮现出“二分查找+动态规划”的组合拳，不过细细想来，其实这道题目并不需要那么复杂的套路，稍微调整下思路，可能就能搞定。
好了，废话不多说，直接看题：
题目描述：
给定一个数组 nums 和一个整数 m，将这个数组分成 m 个子数组，使得每个子数组的和的最大值最小。换句话说，我们要尽可能平衡地划分这个数组，使得每个子数组的和尽可能小，但总和又得覆盖整个数组。
目标：
返回划分后的子数组的和的最大值的最小值。
思路分析：
这个题目其实是典型的二分查找+贪心算法的结合。我们可以通过二分查找来试探“可能的最大和”，然后用贪心算法来验证这个最大和能否满足条件。
关键点：
我们要做的就是通过二分查找来确定“分割时每个子数组的最大和”的范围，目标是最小化这个最大和。也就是说，我们需要找到一个最小的“最大和”，使得分割出来的子数组总数不超过 m。
1. 二分查找的范围
最小值： max(nums)，即每个子数组的和至少要能容下数组中的最大元素。最大值： sum(nums)，即整个数组作为一个子数组时的和。
2. 贪心策略
每次尽量让当前的子数组和不超过某个值（我们二分查找的当前猜测值），当超过时，就开始新的一组子数组。
3. 验证
对于每个二分查找的中间值，我们可以用贪心策略来验证这个值是否能分割成不超过 m 个子数组。如果可以，那么我们可以继续尝试更小的值；如果不行，那就得增加这个值。
代码实现：
def splitArray(nums, m):
def canSplit(mid):
# 尝试是否能将数组分割为 <= m 个子数组
current_sum = 0
count = 1 # 至少一个子数组
for num in nums:
if current_sum + num > mid:
count += 1
current_sum = num
if count > m: # 如果分成的子数组数量超过了m个，就返回 False
return False
else:
current_sum += num
return True
left, right = max(nums), sum(nums)
while left < right:
mid = (left + right) // 2
if canSplit(mid):
right = mid # 如果可以分割，说明 mid 可能太大，需要减小
else:
left = mid + 1 # 如果不行，说明 mid 太小，需要增大
return left
代码解析：
**
canSplit(mid)**：这是一个判断函数，接收一个值mid，判断是否可以将数组分割成不超过m个子数组，并且每个子数组的和都不超过mid。
我们从头开始遍历数组，累加当前子数组的和。如果当前和加上下一个元素超过了 mid，我们就开始一个新的子数组。如果在遍历过程中，子数组的数量超过了 m，说明mid太小，返回False。
二分查找：通过二分查找来确定 mid 的值的范围。
最小值是数组中最大的一个元素（不能比它小）。 最大值是数组元素的总和（也不能比它大）。 不断调整 left和right，直到找到合适的值。
时间复杂度分析：
时间复杂度：O(n * log(sum(nums) - max(nums)))。二分查找的次数是 O(log(sum(nums) - max(nums)))，每次二分查找都要遍历一次数组nums，所以时间复杂度是O(n * log(sum(nums) - max(nums)))。空间复杂度：O(1)，除了输入数据外，我们只使用了常数空间。
举个例子：
假设 nums = [7, 2, 5, 10, 8]，m = 2。
二分查找的初始范围是 left = 10（数组中的最大元素）和 right = 32（数组元素之和）。我们首先尝试 mid = 21，然后使用 canSplit 检查是否能将数组分割为 2 个子数组，使得每个子数组的和不超过 21。
第一个子数组 [7, 2, 5]和为 14，没超过 21。第二个子数组 [10, 8]和为 18，也没超过 21。
由于我们成功将数组分割为 2 个子数组，且每个子数组的和都不超过 21，所以我们继续缩小 mid，直到找到最小的符合条件的值。
最后总结：
这道题看似复杂，实则用二分查找和贪心策略就能解决，而且效率也非常高。通过二分查找我们能够快速定位可能的最大子数组和，而通过贪心算法来验证每个猜测值是否符合要求，最终找到最优解。
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