最大子列和的四种算法比较

本文探讨了求解最大子列和问题的四种算法,包括暴力枚举、改进算法、分治法和在线处理算法。分别介绍了它们的时间复杂度,分别是O(N^3)、O(N^2)、O(NlogN)和O(N),并提供了主程序的概览。

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本文将会介绍最大子列和的四种不同复杂度算法。
算法一:暴力枚举法,算法复杂度为O(N三次方)

int maxsequence1(int A[], int N)
{
    int ThisSum , MaxSum=0;
    int i, j, k;
    for (i = 0; i <= N; i++) {

        for (j = i; j <= N; j++) {
            ThisSum = 0;
            for (k = i; k <= j; k++) 
                ThisSum += A[k];
                if (ThisSum > MaxSum)
                    MaxSum = ThisSum;

        }
    }

    return MaxSum;
}

算法二:算法一的改进,减少一个for循环,复杂度为O(N平方)

int maxsequence2(int A[], int N)
{
    int ThisSum, MaxSum = 0;
    int i, j;
    for (i = 0; i <= N; i++) {
        ThisSum = 0;
        for (j = i; j <= N; j++) {
            ThisSum += A[j];
            
### 最大问题的 C 语言实现 最大问题要求从给定的整数序中找到一个连续,使得该的元素为所有连续最大的值。在 PTA(程序设计类题库)中,这道题目通常要求使用 **O(N)** 的时间复杂度来实现。 以下是一个高效的解决方案: ```c #include <stdio.h> int main() { int K; long long max_sum = 0, current_sum = 0; scanf("%d", &K); for (int i = 0; i < K; i++) { int num; scanf("%d", &num); if (current_sum < 0) { current_sum = num; } else { current_sum += num; } if (current_sum > max_sum) { max_sum = current_sum; } } printf("%lld\n", max_sum); return 0; } ``` #### 实现原理 - 使用 `current_sum` 来维护当前。 - 当 `current_sum` 小于 0 时,说明当前对整体没有正向贡献,因此舍弃当前并从下一个元素重新开始计算。 - 同时,用 `max_sum` 记录过程中出现的最大。 - 这种方法确保了算法始终在线性时间内运行,并能高效地处理输入数据[^1]。 #### 边界情况处理 - 如果所有输入的数字都是负数,则最终输出 `max_sum` 会是 0,因为任何都无法提供正向贡献。 - 若需要根据题目要求输出 0 而不是负数结果,可以在最后添加条件判断,例如: ```c if (max_sum < 0) { printf("0"); } else { printf("%lld", max_sum); } ``` ### 算法优势 - 时间复杂度:**O(N)**,适用于大规模数据集。 - 空间复杂度:**O(1)**,仅使用常量级额外空间。 - 算法逻辑清晰且易于实现,非常适合用于教学或编程竞赛场景[^2]。
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