今天再来一道hard模式的题目！题目描述：
给定一个非负整数数组和一个整数 m，你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。
注意:
数组长度 n 满足以下条件:
- 1 ≤ n ≤ 1000
- 1 ≤ m ≤ min(50, n)
示例:
输入:nums = [7,2,5,10,8]m = 2输出:18解释:一共有四种方法将nums分割为2个子数组。其中最好的方式是将其分为[7,2,5] 和 [10,8]，因为此时这两个子数组各自的和的最大值为18，在所有情况中最小。题目分析：
初一看这道题目似乎无从下手，但是还记得算法哥前一次分享的文章吗？没错，这个题目和前一次的题目解题思路是一致的，二分所要找的答案！显然，答案的范围是[0, nums数组和]之间的。
假设此时我们猜测一个答案mid，如果此时可以把数组拆分成m个非空连续子数组，使得每个子数组的和都小于等于mid，那么mid可能是我们要找的答案，而且，最优的那个答案必然是小于等于mid的(因为此时mid是一个解了，难道我们还去找一个比mid大的解吗 ？)；
如果此时的mid值太小，导致拆分后，子数组的个数大于m，说明我们要找的最优解必然是大于mid值的；
因此，我们可以再次使用和前一天分享的题目那样的做法，二分枚举要找的最优解，然后验证是否可以使得数组拆分成符合条件的m个连续子数组，验证就非常简单，每次我使得子数组的和尽可能接近mid(因为每个子数组的和越靠近mid，就使得拆分后子数组的数量尽可能少，子数组数量越小，说明最优解需要继续减小枚举的范围)，这一段理解起来会有点绕，结合前面的分析多读几遍，算法哥给出的源码相信你能看懂！
源码
复杂度分析：
二分答案的复杂度是log级别的，假设答案是int64的，那么log之后最大也就64左右，而每次验证是O(n)的，所以我们的复杂度是O(n)的，击败leetcode上100%的提交！
程序运行时间分析
总结：
今天这个题目，我们再一次看到了二分思想再解决算法难道上的妙用，很多初学者对二分始终停留在二分查找的概念里，今天的题目你有收获吗？
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