题目描述：
你将获得 K 个鸡蛋，并可以使用一栋从 1 到 N 共有 N 层楼的建筑。
每个蛋的功能都是一样的，如果一个蛋碎了，你就不能再把它掉下去。
你知道存在楼层 F ，满足 0 <= F <= N 任何从高于 F 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 F 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。
每次移动，你可以取一个鸡蛋（如果你有完整的鸡蛋）并把它从任一楼层 X 扔下（满足 1 <= X <= N）。
你的目标是确切地知道 F 的值是多少。
无论 F 的初始值如何，你确定 F 的值的最小移动次数是多少？
示例 1：
输入：K = 1, N = 2 输出：2 解释： 鸡蛋从 1 楼掉落。如果它碎了，我们肯定知道 F = 0 。 否则，鸡蛋从 2 楼掉落。如果它碎了，我们肯定知道 F = 1 。 如果它没碎，那么我们肯定知道 F = 2 。 因此，在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 F 是多少。
示例 2：
输入：K = 2, N = 6 输出：3
示例 3：
输入：K = 3, N = 14 输出：4
提示：
1 <= K <= 1001 <= N <= 10000
要完成的函数：
int superEggDrop(int K, int N)
说明：
1、这道题给定K个鸡蛋和N层楼，想要测试鸡蛋壳的保护能力，最高从第几层楼摔下来鸡蛋不会碎，而从高一层楼摔下来鸡蛋就会碎。最高不会碎的这一层称为第F层。
现在F层具体是哪一层不知道，而你有K个鸡蛋，一共有N层楼，问需要尝试多少次扔鸡蛋才能知道F是多少。
如果鸡蛋摔碎了就不能再用，如果鸡蛋没碎那么还可以继续扔鸡蛋下楼做测试。
鸡蛋个数K在1到100的闭区间，楼层个数N在1到10000的闭区间，F是0到N的闭区间。
2、（下面的思路分享很长，但是思路很详细，基本记录了笔者从粗浅到最终解决方案的整个思考过程）
题意有点绕，举个例子说明一下。
假设你只有1个鸡蛋，2层楼，那么你只能从一楼开始扔，扔下去如果摔碎了，那么说明F是0，因为如果F是1的话，从一楼摔下去鸡蛋不会碎的。此时只需要1次扔鸡蛋。
如果从一楼摔下去不会碎，那么F是1或者2，那么就尝试从二楼扔下来，如果碎了，那么F是1；如果没碎，那么F是2。此时需要扔2次鸡蛋。
所以在不知道F具体是多少的情况下，最小需要扔2次鸡蛋才能确定F是多少。
有的同学可能会问，为什么只能从一楼开始？不能从二楼开始吗？
二楼扔下去如果没碎，那么还好，F肯定是2。
但是如果碎了呢？F有可能是1，也有可能是0，而你唯一的一个鸡蛋碎了，测试失败。
所以在只有1个鸡蛋的情况下，只能老老实实从一楼开始测试，逐渐增加楼层高度。
如果有2个鸡蛋，100层楼呢，最少的扔鸡蛋次数是多少？
笔者最开始的想法是，可以先拿一个鸡蛋做测试，尽可能减少测试空间。比如在50层抛下来，如果碎了那么测试空间就是[1,49]；如果没碎，那么测试空间是[51,100]。
这里解释一下为什么碎了，测试空间就是[1,49]；没碎，测试空间就是[51,100]。
如果鸡蛋碎了，那么只剩下一个鸡蛋，F的取值范围是[0,49]，我们唯一的鸡蛋只能从一楼开始扔。按照我们的经验，1个鸡蛋49层楼，那么一共需要扔49次才能确定F的具体值。
也就是说当F的取值范围是[0,49]的时候，扔鸡蛋的测试空间是[1,49]。
那么如果鸡蛋没碎，F的取值范围是[50,100]，那么扔鸡蛋的测试空间就是[51,100]，从51楼开始扔，一直到100楼扔，必定可以确定F的具体值。
笔者这种想法比较直接，但是扔鸡蛋的次数不是最少的。
比如F是49，在50层扔下去，鸡蛋碎了，只剩下一个鸡蛋，要从1楼开始扔，扔49次到达49层，最终确定F的值。
一共需要扔1+49次。
第二个鸡蛋扔49次也太憋屈了吧！第一个鸡蛋只发挥了一次价值就碎了。
那我们让两个鸡蛋发挥价值能发挥得均衡一点。
100层楼，开方，10，第一个鸡蛋尝试10次来确定测试区间，第二个鸡蛋也只需要在确定的小区间中尝试。
这种方法的最坏情况就是F为99，第一个鸡蛋10层扔一下，20层扔一下，……100层扔一下，一共需要10次。确定了F的取值范围是[90,99]。
那么第二个鸡蛋从91开始尝试，一直扔到99，一共需要9次。
所以采取这种均衡的方案，最坏情况只需要10+9=19次，比起二分的方法好多了。
但是这种均衡的方案也不是最佳的，同学们可以参考一下这篇文章：https://juejin.im/post/5b98785de51d450e71250aab
具体到这道题，我们不再是只有2个鸡蛋和100层楼了，我们现在有K个鸡蛋和N层楼，要求最少的扔鸡蛋次数。
其实换个思路，每次扔鸡蛋下楼，不就是碎和没碎两种结果吗。
假设我们在X层扔，如果碎了，那么还有K-1个鸡蛋，X-1层楼待验证；如果没碎，那么还有K个鸡蛋，N-X层楼待验证。这个时候我们已经扔了一次鸡蛋了。
所以其实我们可以把问题转化为两个子问题，K个鸡蛋N层楼最少的扔鸡蛋次数=K-1个鸡蛋X-1层楼最少的扔鸡蛋次数+1，或者是=K个鸡蛋N-X层楼最少的扔鸡蛋次数+1。
这两个子问题肯定有一个的扔鸡蛋次数比较大，我们要取那个大的，所以列出式子就是
record[K][N] = max ( record[K-1][X-1] , record[K][N-X] ) + 1
X不确定要取多少，经过二分法和均衡法的比较，我们发挥二分的方法也不是最佳的……那要不X就从1到N都试一下吧！如果在某一层扔，可以求得record[K][N] = max ( record[K-1][X-1] , record[K][N-X] ) + 1是最小的，那么我们就能确定X在这一层扔是最佳方案。
所以式子最终可以写成record[K][N] = min ( max ( record[K-1][X-1] , record[K][N-X] ) + 1 ) , 1<=X<=N
也就是说，这道题可以用分治法的思想来做，把一个问题分成两个子问题，最终把两个子问题的解汇总，得到原问题的解。
同时，由于record记录的这些数值要多次使用，所以为了减少时间复杂度，我们就不用分治法，改用动态规划的查表法来做。
完美符合凌应标老师在课上多次强调的动态规划三个特点哈哈哈：
1、最优子结构性质——原问题的最优解可以由多个子问题的最优解得到
2、重复子问题（分治法与动态规划的最大区别）
3、子问题的个数有限
动态规划的代码如下：
int superEggDrop(int K, int N)
{
vector<vector<int>>record(K+1,vector<int>(N+1,0));//需要从0个鸡蛋或者0层楼开始算起，所以申请了K+1行N+1列的空间
for(int i=1;i<=K;i++)
record[K][1]=1;//如果只有一层楼，那么无论多少个鸡蛋都只需要扔一次鸡蛋
for(int i=1;i<=N;i++)
record[1][i]=i;//如果只有一个鸡蛋，那么有多少层楼就需要扔多少次鸡蛋
for(int i=2;i<=K;i++)//从两个鸡蛋两层楼的情况开始算起
{
for(int j=2;j<=N;j++)
{
int t=INT_MAX;
for(int l=1;l<=j;l++)
t=min(t,max(record[i-1][l-1],record[i][j-l])+1);
record[i][j]=t;//记录最小的扔鸡蛋次数到record[i][j]中
}
}
return record[K][N];//最后返回record[K][N]就是我们要找的扔鸡蛋次数了
}
上述代码没有通过所有的样例测试……因为超时了……
可以看到三重循环，肯定耗时很多，比如当K=5，N=10000。
3、如何优化？hhh
同样还是受上面分享的掘金那篇文章的启发，我们换个角度来想这个问题。
如果给你K个鸡蛋和M次尝试摔鸡蛋的次数，那么你最多可以测算出多高的楼层，无论F具体是在哪一层。
假设可以测算的最高楼层是N，那么题意也就是说给K个鸡蛋和M次次数，必定可以测算得到N层楼的F的具体值。
那还是分治法的思路来看，在某一层X摔下去，如果碎了，那么只剩下M-1次次数和K-1个鸡蛋，而用这剩下的M-1次次数和K-1个鸡蛋，必定可以测算得到X-1层的F的具体值。
如果没碎，那么还剩下M-1次次数和K个鸡蛋，而用这M-1次次数和K个鸡蛋，必定可以测算得到N-X的楼层的F的具体值。
我们用record[M][K]代表，用M次次数和K个鸡蛋，最高能测算的楼层高度。
record[M-1][K-1]代表，用M-1次次数和K-1个鸡蛋，最高能测算的楼层高度。
record[M-1][K]代表，用M-1次次数和K个鸡蛋，最高能测算的楼层高度。
可以有record[M][K] = record[M-1][K-1] + record[M-1][K] + 1
+1是因为加上当前层的楼层高度。
这个式子理解得不是很清晰的话，同学们自己再琢磨一下，再回看3中的话。这个式子想要清晰理解需要费些思索。
可以结合record[2][2]的情况来理解，再试下record[3][2]的情况。
有了这个式子，我们能求M次次数和K个鸡蛋的情况下，最高能测多少层。
但题目求的是层数确定了，鸡蛋个数确定了，要求M的具体值。
其实一样的，比如确定鸡蛋个数K是3，楼层高度N是14。
假如只有一次尝试次数，3个鸡蛋，那么最高也就能测一层。达不到14的高度。
如果两次尝试次数，3个鸡蛋，那么record[2][3] = record[1][2] + record[1][3] + 1。
record[1][2]和record[1][3]代表一次尝试次数，那么最高只能测一层，所以上式结果是3。同样达不到14的高度。
如果三次尝试次数，3个鸡蛋，那么record[3][3] = record[2][2] + record[2][3] + 1=3+3+1=7。同样达不到14的高度。
如果四次尝试次数，3个鸡蛋，我们会发现record[4][3] = record[3][2] + record[3][3] + 1=6+7+1=14。刚好达到14的高度。
所以其实我们只需要不断尝试下去，最终尝试第M次的时候，发现record[M][K]>=N，那么就可以了。
具体写代码的时候，发现我们没办法提前确定M的次数，所以没办法定义一个M行K列的vector来存储数据。
但我们发现其实每次增大尝试次数的时候，都是基于上一次尝试的结果来求解。
所以我们可以只定义一个1行K列的vector，然后不断地更新这一行vector的数值，直到在某次更新之后vector[K]>=N。
具体之后的代码如下：
int superEggDrop(int K, int N)
{
vector<int>record(K+1,1);//包含0个鸡蛋的情况，所以需要申请K+1个空间。只尝试一次的时候，无论多少个鸡蛋，最高都只能测1层
record[0]=0;//0个鸡蛋的情况特殊化处理，为0
int move=2;//如果尝试2次
while(record[K]<N)//当record[K]大于等于N的时候就退出循环
{
for(int i=K;i>=1;i--)//从vector的后面开始更新，这样不影响其他位置的vector元素的更新
record[i]=record[i]+record[i-1]+1;
move++;//move+1，再尝试一次
}
return move-1;//返回需要的尝试次数
}
可以说是非常简洁了。题目十分复杂，但是想明白之后，写一个二重循环就可以解决这道题目。
花了两个小时写出这篇思路比较详细的文章，作为一个自我记录，也希望可以给后来者些许启发。
因为时间紧，排版和语言组织什么的可能不是很好，有哪里写得不好欢迎同学们在评论区提出~