热心的牛牛

题意:牛牛有k颗糖,要和n个朋友分享,且每个朋友得到的糖果要比牛牛多,求牛牛最多能得到几颗糖果。

我的想法:一共有n+1个人,将k颗糖平均分成n+1份;当k%(n+1)==n 时,将剩余的n颗糖,n个朋友每人再拿一颗,牛牛拿k/(n+1)颗(在平均的情况下,每个朋友都只比牛牛多一颗)。当k%(n+1)< n 时,牛牛最多只能拿k/(n+1)-1颗(在平均的情况下,牛牛比任意朋友至少少一颗)。

由于题目给的k>=n,容易推知,当k%(n+1)< n 时,k/(n+1)-1>=0。
本菜代码

class Solution {
public:
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     * 返回牛牛能吃到的最多糖果数
     * @param n long长整型 
     * @param k long长整型 
     * @return long长整型
     */
    long long Maximumcandies(long long n, long long k) {
        // write code here
        if(k%(n+1)==n) return k/(n+1);
        else return k/(n+1)-1;
    }
};
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08-28 11:37
已编辑
华东师范大学 Java
Sigma777:本来想说师弟怎么把我这个老东西卷没了,仔细一看是师兄 简历不错,但是得准备好选型话术,比如我举个例子你为什么要用caffeine,一般我们的小项目不会有这么hot的key需要本地缓存,你要说明你是如何发现有这么hot的key连redis都兜不住的,引入后优化了多少时间,然后还有本地缓存大小设置为多少,这个大小能保证热点key不会因为太小而淘汰也不会因为太大影响服务吗,为什么不用guava,引入本地缓存同步问题怎么解决。 然后分库分表,为什么你觉得要分表,数据量多少,分多少张表几个库,分片键选择依据,你的所有查询能不能准确定位到某一张避免全库扫描,有没有数据倾斜问题就是分的每张表数据量差距特别大,你是一开始分库分表还是后期发现瓶颈才分,如果后期才分你如何把旧表的数据搬过去同时还能确保业务正常运行。 然后是消息队列,你说缓存高并发请求,却选择了吞吐量较小的rabbit,有什么原因吗,为什么不选Kafka。 然后你说分布式锁解决集群环境并发安全,也就是说你是集群部署的,请问是怎么部署的,docker还是k8s,部署几台,配置是多少,jvm参数设置是多少,有监控吗,线上遇到故障吗,怎么解决的,有做负载均衡吗,数据是怎么压测的等等。 zset缓存本月实时排行数据具体怎么做的,会有大key问题吗。 其他本小渣暂时想不到了,留给其他大神点评
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