顺序表应用8:最大子段和之动态规划法(动态规划+水题)

本文介绍了一种使用动态规划解决最大子段和问题的方法,通过实例详细解析了算法的实现过程。针对一系列整数,算法能高效找出连续子序列的最大和,即使序列包含负数也能正确处理。

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Problem Description

 给定n(1<=n<=100000)个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n。 例如,当(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为20。

 

注意:本题目要求用动态规划法求解,只需要输出最大子段和的值。

Input

第一行输入整数n(1<=n<=100000),表示整数序列中的数据元素个数;

第二行依次输入n个整数,对应顺序表中存放的每个数据元素值。

Output

输出所求的最大子段和

 

Sample Input

6
-2 11 -4 13 -5 -2

Sample Output

20

Hint

Source

代码:

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n;
    int a[100005];
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
    }
    int s = 0;
    int mx = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        s = s + a[i];
        if(mx<s)
            mx = s;
        s = max(0,s);
    }
    printf("%d\n",mx);
    return 0;
}
 

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