解题思路：

看了很久也不知道该怎么下手，果断转去题解看答案，所实话官方的题解说的有些抽象，先买那是我自己看了别人的博客和思考后的一些思路：

1、为什么可以用二分查找？

        题目要求你的开销是单个袋子里球数目的 最大值 ，你想要 最小化 开销。也就是获取这个最小值即可，可以很明显的知道这个值位于1~nums[i]的最大值之间，所以完全可以使用二分查找来寻找这个值，假设这个值是mid，如果符合条件的话，则继续寻找[1~mid]并不断更新，如果mid不满足条件的话则去区间[mid+1~max_element]之间寻找。

2、如何判断mid是否满足条件？

       最多操作m次，假设当前二分查找到了mid，那么如果正向思考，我们去分割 m 次，最小开销是否小于等于 mid， 这样思考会比较难想，那么我们尝试去反过来思考，我们直接将每个袋子都分成<=mid，最后判断操作次数是否 <=m即可。 这里的思路借鉴了该篇博客

        那么操作次数如何获取，即只要遍历nums数组，对于每个nums[i]需要次(其中⌊x⌋ 示将x进行下取整)。解释是官方题解上的，这里照搬过来：

• 当nums[i]<=mid时，我们无需进行操作；
• 当mid<nums[i]<=2mid时，我们需要进行 11 次操作；
• 当2mid<nums[i]<=3mid时，我们需要进行 22 次操作；
• ……

ok剩下就是代码的事了，相信你看到这里官方的题解以及一些个人的题解都能看得明白了。

class Solution:
    def minimumSize(self, nums: List[int], maxOperations: int) -> int:
        left, right, ans = 1, max(nums), 0
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            # 这里ops即为算出来的需要的操作次数，来判断该mid是否可行
            ops = sum((x - 1) // mid for x in nums)
            if ops <= maxOperations:
                ans = mid
                right = mid - 1
            else:
                left = mid + 1
        
        return ans