最大连续子序列

本文介绍了一种求解最大连续子序列及其和的算法,通过动态调整子序列的起始和结束位置,实现对整数序列的有效分析。在算法中,特别关注了如何处理所有元素均为负数的情况,确保正确输出最大和及对应的首个和末尾元素。

题目描述

    给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个,例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和为20。现在增加一个要求,即还需要输出该子序列的第一个和最后一个元素。

输入描述:

    测试输入包含若干测试用例,每个测试用例占2行,第1行给出正整数K( K< 10000 ),第2行给出K个整数,中间用空格分隔。当K为0时,输入结束,该用例不被处理。

输出描述:

    对每个测试用例,在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元素,中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一,则输出序号i和j最小的那个(如输入样例的第2、3组)。若所有K个元素都是负数,则定义其最大和为0,输出整个序列的首尾元素。

示例1

输入

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6
-2 11 -4 13 -5 -2
10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21
6
5 -8 3 2 5 0
1
10
3
-1 -5 -2
3
-1 0 -2
0

输出

复制

20 11 13
10 1 4
10 3 5
10 10 10
0 -1 -2
0 0 0

 

/**
算法思想:
当目前和b<0时,则需判断新的子序列和,此时需要保存新的子序列的开头下标
当找到最大值时更新子序列的保存结尾下标
**/


#include<stdio.h>
int n;
int a[10001];

int main()
{
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {

        for(int i=0; i<n; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        int sum=0,b=0;
        int i1,bestj,besti;

        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            if(b>0)
                b+=a[i];
            else
            {
                i1=i;
                b=a[i];
            }
            if(b>sum)
            {
                besti=i1;
                bestj=i;
                sum=b;
            }
        }
        if(sum<0)
            printf("%d %d %d\n",0,a[0],a[n-1]);
        // printf("%d*****%d\n",besti,bestj);
        else
            printf("%d %d %d\n",sum,a[besti],a[bestj]);
    }
    return 0;
}

 

最大连续子序列和问题是指给定一个有`n`(`n >= 1`)个整数的序列,求出其中最大连续子序列的和,规定一个序列的最大连续子序列和至少为 0。使用 C++ 解决该问题有多种方法,以下是两种常见的方法: ### 蛮力法 从开头直接累加,如果子序列的和小于或者等于 0 了,则这个元素之前的序列都不要,子序列从下一个元素开始重新求和。示例代码如下: ```cpp #include<iostream> using namespace std; int main() { // 用数组存放序列 int arr[] = { 2,3,-5,11,-4,13,-9 }; // 求出序列的长度 int length = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 存放最大子序列和 int sum = 0, maxsum = 0; for (int i = 0; i < length; i++) { sum = sum + arr[i]; if (sum <= 0) { sum = 0; } if (sum > maxsum) { maxsum = sum; } } cout << "最大子序列和为:" << maxsum; return 0; } ``` ### 分治法 分治法的思路是将问题划分成子问题,分别求解子问题,最后合并子问题的解得到原问题的解。具体步骤为:递归计算整个位于前半部分的最长连续子序列;递归计算整个位于后半部分的最长连续子序列;通过两个连续循环,计算从前半部分开始但是在后半部分结束的最长连续子序列的和;选择上述 3 个子问题中的最大值,作为整个问题的解。示例代码如下: ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; // 三个数最大值 long Max3(long a, long b, long c) { return max(max(a, b), c); } // 求序列 a[s...t] 中最大连续子序列 long MaxSum(int a[], int s, int t) { long maxlsum, maxrsum, maxl = 0, maxr = 0; if (s == t) { // 序列只有 1 个元素 return max(a[s], 0); } int mid = (s + t) / 2; // 左最大子序列和 maxlsum = MaxSum(a, s, mid); // 右最大子序列和 maxrsum = MaxSum(a, mid + 1, t); long templsum = 0; // 求左边加上 mid 元素构成的序列和 for (int i = mid; i >= s; i--) { templsum += a[i]; if (templsum > maxl) { maxl = templsum; } } long temprsum = 0; // 求右边构成的序列和 for (int i = mid + 1; i <= t; i++) { temprsum += a[i]; if (temprsum > maxr) { maxr = temprsum; } } return Max3(maxlsum, maxrsum, maxl + maxr); } int main() { int a[] = {-2, 11, -4, 13, -5, -2}; int n = sizeof(a) / sizeof(*a); cout << "最大连续子序列和为" << MaxSum(a, 0, n - 1); return 0; } ```
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