Javascript 如何解决可变性最小最大除法

我一直在努力解决1H30的编码问题，以及如何用二进制搜索解决这个问题。我找到了答案，但我不明白背后的逻辑。有人能告诉我这个答案吗

这就是问题所在

任务描述

给定整数K、M和非空的零索引数组a 由N个整数组成。数组中的每个元素都不是更大的 比M

您应该将此数组划分为K个连续元素块。 块的大小是介于0和N之间的任意整数 数组应该属于某个块

从X到Y的块总和等于A[X]+A[X+1]+…+A[Y]。 空块的和等于0

大和是任何块的最大和

例如，给定整数K=3、M=5和这样的数组 即：

A[0]=2A[1]=1A[2]=5A[3]=1A[4]=2A[5]=2
A[6]=2

例如，可以将阵列划分为以下块：

[2,1,5,1,2,2,2]，[]，金额较大的15；[2], [1, 5, 1, 2] ，[2，2]中的一个较大的值为9；[2,1,5]，[1,2,2,2]和 大额8元；[2,1]、[5,1]、[2,2,2]以及一个6的大总和

目标是最大限度地减少巨额金额。在上面的示例中，6是 最小的大数目

编写一个函数：

函数解（K，M，A）

给定整数K，M和非空的零索引数组a 由N个整数组成，返回最小的大和

例如，给定K=3，M=5和数组A，使得：

A[0]=2A[1]=1A[2]=5A[3]=1A[4]=2A[5]=2
A[6]=2

函数应该返回6，如上所述

假设：

N和K是[1..100000]范围内的整数； M是[0..10000]范围内的整数； 数组A的每个元素都是[0..M]范围内的整数

这是我能得到的答案

function solution(K, M, A) {
    var begin = A.reduce((a, v) => (a + v), 0)
    begin = parseInt((begin+K-1)/K, 10);
    var maxA = Math.max(A);
    if (maxA > begin) begin = maxA;

    var end = begin + M + 1;
    var res = 0;

    while(begin <= end) {
        var mid = (begin + end) / 2;
        var sum = 0;
        var block = 1;
        for (var ind in A) {
            var a = A[ind];
            sum += a;
            if (sum > mid) {
                ++block;
                if (block > K) break;
                sum = a;
            }
        }
        if (block > K) {
            begin = mid + 1;
        } else {
            res = mid;
            end = mid - 1;
        }
    }
    return res;
}

函数解（K，M，A）{
var begin=A.reduce（（A，v）=>（A+v），0）
begin=parseInt（（begin+K-1）/K，10）；
var maxA=数学最大值（A）；
如果（maxA>begin）begin=maxA；
var end=begin+M+1；
var-res=0；
while（中期开始）{
++块；
如果（块>K）中断；
总和=a；
}
}
如果（块>K）{
开始=中间+1；
}否则{
res=中等；
结束=中间-1；
}
}
返回res；
}

这是解决方案中的一个关键问题。对于每个候选解，我们在整个数组上迭代一次，在超过候选解之前，将数组块填充到块可以达到的最大和。如果求和不可行，那么尝试较小的求和是没有意义的，因此我们搜索更高可能的候选空间。如果求和是可以实现的，我们可以尝试较低的候选空间。

这是一个关于解决方案的问题。对于每个候选解，我们在整个数组上迭代一次，在超过候选解之前，将数组块填充到块可以达到的最大和。如果求和不可行，那么尝试较小的求和是没有意义的，因此我们搜索更高可能的候选空间。如果求和是可以实现的，我们可以尝试较低的候选空间。

我对代码做了一点修改，使其更清晰，但下面是我的解释：

/*
K=块数
M=最大数量
A=数组
*/
函数解决方案（numberOfBlocks、maxNumber、array）{
让begin=array.reduce（（a，b）=>（a+b），0）；//计算a的总和
begin=Math.ceil（begin/numberOfBlocks）；//计算每个块的平均值
begin=Math.max（begin，Math.max（…数组））；//如果>大于平均值，则将begin设置为数组中的最大值
//简而言之：begin现在是可能的最小块和
//计算最大可能的块和
让end=begin+maxNumber+1；
var结果=0；
而（开始）中点意味着我们是
//在另一个街区。。。
如果（currentBlockSum>中点）{
++块；
//…所以我们用当前的数字重置总和
currentBlockSum=数字；
//但是如果我们没有区块，我们的猜测（中点）是错误的
//我们必须调整它
如果（块>块数）
打破
}
}
//如果我们没有街区了
//这意味着我们的猜测（中点）比我们想象的要大
如果（块>块数）{
开始=中点+1；
//否则，它会更小
}否则{
结果=中点；
结束=中点-1；
}
}
返回结果；
}

我对代码做了一点修改，使其更加清晰，但以下是我的解释：

/*
K=块数
M=最大数量
A=数组
*/
函数解决方案（numberOfBlocks、maxNumber、array）{
让begin=array.reduce（（a，b）=>（a+b），0）；//计算a的总和
begin=Math.ceil（begin/numberOfBlocks）；//计算每个块的平均值
begin=Math.max（begin，Math.max（…数组））；//如果>大于平均值，则将begin设置为数组中的最大值
//简而言之：begin现在是可能的最小块和
//计算最大可能的块和
让end=begin+maxNumber+1；
var结果=0；
而（开始）中点意味着我们是
//在另一个街区。。。
如果（currentBlockSum>中点）{
++块；
//…所以我们用当前的数字重置总和
currentBlockSum=数字；
//但是如果我们没有区块，我们的猜测（中点）是错误的
//我们必须调整它
如果（块>块数）
打破
}
}
//如果我们