用go语言，给定一个数组apple，包含n个元素，每个元素表示一个包裹中的苹果数量；
另一个数组capacity包含m个元素，表示m个不同箱子的容量。
有n个包裹，每个包裹内装有指定数量的苹果，以及m个箱子，每个箱子的容量不同。
任务是将这n个包裹中的所有苹果重新分配到箱子中，最小化所需的箱子数量。
需要注意的是，可以将同一个包裹中的苹果分装到不同的箱子中。
需要计算并返回实现这一目标所需的最小箱子数量。
输入：apple = [1,3,2], capacity = [4,3,1,5,2]。
输出：2。
解释：使用容量为 4 和 5 的箱子。
总容量大于或等于苹果的总数，所以可以完成重新分装。
大体步骤如下：
1.首先，计算所有苹果的总数，用变量 s 表示。
2.将箱子的容量按照降序排列，通过调用 slices 包里的 SortFunc 函数，将 capacity 数组按照从大到小排序。
3.遍历排序后的容量数组，从大到小依次尝试将苹果放入箱子中。
4.在每个循环中，尝试将当前箱子的容量 c 与苹果总数 s 比较：
- 如果 s 小于等于 0，表示所有苹果都已经装箱了，返回当前箱子的索引 + 1，即已经使用的箱子数目。
- 如果 s 大于 0，继续尝试将苹果放入下一个箱子，更新 s 为剩余苹果的数量。
5.如果循环结束时仍未返回箱子数量，说明无法将所有苹果重新分装到箱子中，返回 -1。
总的时间复杂度：
- 计算苹果总数的时间复杂度为 O(n)，n 为苹果数量。
- 对箱子容量进行排序的时间复杂度为 O(m log m)，m 为箱子数量。
- 遍历箱子容量的时间复杂度为 O(m)，m 为箱子数量。
综合起来，总的时间复杂度大致在 O((n + m) log m) 的数量级。
总的额外空间复杂度：
- 只使用了常数级别的额外空间，因此额外空间复杂度为 O(1)。
Go完整代码如下：
package main
import (
"fmt"
"slices"
)
func minimumBoxes(apple, capacity []int) int {
s := 0
for _, x := range apple {
s += x
}
slices.SortFunc(capacity, func(a, b int) int { return b - a })
for i, c := range capacity {
s -= c
if s <= 0 { // 所有苹果都装入了箱子
return i + 1 // 0 到 i 有 i+1 个箱子
}
}
return -1
}
func main() {
apple := []int{1, 3, 2}
capacity := []int{4, 3, 1, 5, 2}
fmt.Println(minimumBoxes(apple, capacity))
}
Rust完整代码如下：
fn minimum_boxes(apple: Vec<i32>, mut capacity: Vec<i32>) -> i32 {
let mut s: i32 = apple.iter().sum();
capacity.sort_by(|a, b| b.cmp(a));
for (i, &c) in capacity.iter().enumerate() {
s -= c;
if s <= 0 {
return (i + 1) as i32;
}
}
-1
}
fn main() {
let apple = vec![1, 3, 2];
let capacity = vec![4, 3, 1, 5, 2];
println!("{}", minimum_boxes(apple, capacity));
}
