二分答案
！阅读须知||阅读本博文前笔者认为读者已经学会（或了解）了：
1.基础语言与算法
2.标准二分法（二分思想）
3.二分查找
定义
二分答案与二分查找类似，即对有着单调性的答案进行二分，大多数情况下用于求解满足某种条件下的最大（小）值。
答案单调性
答案的单调性大多数情况下可以转化为一个函数，其单调性证明多种多样，如下：
- 移动石头的个数越多，答案越大（NOIP2015跳石头）。
- 前i天的条件一定比前 i + 1 天条件更容易（NOIP2012借教室）。
- 满足更少分配要求比满足更多的要求更容易（NOIP2010关押罪犯）。
- 满足更大最大值比满足更小最大值的要求更容易（NOIP2015运输计划）。
- 时间越长，越容易满足条件（NOIP2012疫情控制）。
可以解决的问题
- 求最大的最小值（NOIP2015跳石头）。
- 求最小的最大值（NOIP2010关押罪犯）。
- 求满足条件下的最小（大）值。
- 求最靠近一个值的值。
- 求最小的能满足条件的代价。
代码
为了保证解在二分搜索的区间里，故不同的问题有着不同（但相似）的写法，读者可以画一个区间模拟一下~
求最小值
1 int binary() 2 { 3 int l = 0, r = ll, mid; 4 while(l < r) 5 { 6 mid = (l + r) >> 1; 7 if(check(mid)) r = mid; //大多数题只要改改check()即可 8 else l = mid + 1; 9 } 10 return l; 11 }
求最大值
1 int binary() 2 { 3 int l = 0, r = ll, mid; 4 while(l < r) 5 { 6 mid = (l + r) >> 1; 7 if(check(mid)) r = mid; //大多数题只要改改check()即可 8 else l = mid + 1; 9 } 10 return l; 11 }
面对整数时的万能二分（近似万能）
int binary(int n) { int l = 1, r = maxn, ans = 0; while(l <= r) { int mid = (l + r) >> 1; if(c[mid] > a[n]) ans = mid, l = mid + 1; //判断条件与ans记录位置因题而异 else r = mid - 1; } return ans; }
转自：https://blog.csdn.net/Mashiro_ylb/article/details/78469151