算法:Maximum Subsequence Sum

本文详细解析了最大子列求和算法的实现过程,包括处理全负数、负数与0混合的情况,以及如何确定最大子列的起始和结束位置。通过具体实例,展示了算法的运行流程及注意事项。

Given a sequence of K integers { N​1​​, N​2​​, ..., N​K​​ }. A continuous subsequence is defined to be { N​i​​, N​i+1​​, ..., N​j​​} where 1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.

Now you are supposed to find the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies two lines. The first line contains a positive integer K (≤10000). The second line contains K numbers, separated by a space.

Output Specification:

For each test case, output in one line the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence. The numbers must be separated by one space, but there must be no extra space at the end of a line. In case that the maximum subsequence is not unique, output the one with the smallest indices iand j (as shown by the sample case). If all the K numbers are negative, then its maximum sum is defined to be 0, and you are supposed to output the first and the last numbers of the whole sequence.

Sample Input:

10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21

Sample Output:

10 1 4

最大子列求和,之前做过,但是今天在牛客网上调一个bug,调了一下午。以后对于算法题一定要好好分析考虑多种情况。

该题需要注意的是最大子列下标i,j最小:

1、最大子列后面有0,此时不应该计算 .

2、最大子列前面有0,因此最小的0算起。就是这个bug坑了我一下午。

非常简洁,但是要是不仔细分析,是很难发现问题的,查找i并不容易,我最后用的方法就是向前比较相等,一直到下标0。

3、全负、0与负数混合这两种情况需要区别。

下面是我用数组实现的源程序,通过mallo开辟合适的空间,时间复杂度是O(N),在线处理,没有使用二分法(感觉麻烦,另外就是感觉内存可能会爆):

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void SubSeq_Max(int a[], int k);
 
int main()
{
	int k,i,*a;
	while(scanf("%d",&k)!=EOF)
	{
		a = (int *)malloc(k*sizeof(int));
		for(i=0; i<k; i++)
			scanf("%d",&a[i]);
	
		SubSeq_Max(a,k);
	}

	return 0;
}

void SubSeq_Max(int a[], int k)
{
	int i,f0=0,f1=0,f=1,m=0;		/* f作为 -2 -3 0 0 与全负数标记 */ 
	int sum=0,t=0,s=0;
	for(i=0; i<k; i++)
	{
		//printf("sum=%d,t=%d,f0=%d,f1=%d\n",sum,t,f0,f1);
		sum += a[i];
		if( sum < 0)
			sum = 0;
		if( sum > t )	
		{
			t = sum;
			f1 = i;	
		}
		
		if(a[i] == 0)	/* 全负标记,f==1 ,且sum==0说明全负 */ 
		{
			f = 0;
			m = i;		/* m负数与0混合下标 */ 
		}

	}	
	s = sum > t ? sum :t;
	if( s!=0 ){			/* s==0 说明全负或负数与0混合 */ 
		/* 
		**	问题在这,如何查找f0.
		**	f0为最小的 
		*/ 
		sum = 0;
		for(i = f1; i>=0 ; i--)
		{
			sum += a[i];
			if(sum == s) 
				f0 = i;
		}
	} 
	else if( f )	/* 全负数 */ 
	{
		f0 = 0;
		f1 = k-1;
	} 
	else			/* 负数与0混合 */
	{
		f0 = m;
		f1 = m;
	}
	
	printf("%d %d %d\n",s,a[f0],a[f1]);
}

之前针对链表我也写了一份代码,但是只输出最大子列,不输出对应下边的数范围。下面是源程序

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct LNode *List;
struct LNode{
	int data;
	List next;
};

List ReadInput();
void Print(List L);
int SubSeq_Max(List L);
 
int main()
{
	List L;
	while( getchar() != EOF){
		L = ReadInput();
	//	Print(L);
		printf("%d\n",SubSeq_Max(L));
	}
	return 0;
}

List ReadInput()
{
	int K,i;
	List P,L,t;
	L = (List)malloc(sizeof(struct LNode));
	P = L;
	scanf("%d",&K);
	if( K==0 )	return NULL;
	for(i = 0; i<K; i++)
	{
		scanf("%d",&P->data);
		t = P;
		P = (List)malloc(sizeof(struct LNode));
		t->next = P;
	}
	t->next = NULL;
	free(P);
	return L;
}

void Print(List L)
{
	List P=L;
	for(; P!= NULL; P = P->next)
	{
		if(P->next != NULL)
			printf("%d ",P->data);
		else	printf("%d\n",P->data);
	}
	if(L == NULL)
		printf("NULL\n");
}

int SubSeq_Max(List L)
{
	List P;
	int sum=0,t=0;
	for(P = L; P != NULL; P = P->next)
	{
	//	printf("sum=%d,t=%d\n",sum,t);		
		sum += P->data;
		if( sum < 0)
			sum = 0;
			
		if( sum > t )
			t = sum;
	}
	return  sum > t ? sum : t;
}

 欢迎互相探讨,谢谢!

 

### 最大子序列和问题的解决方法 最大子序列和问题是经典的算法问题之一,目标是从给定数组中找到一个连续子序列,使得该子序列中的元素之和达到最大值。以下是基于动态规划的思想实现的一个高效解决方案。 #### 动态规划法 通过维护两个变量 `current_sum` 和 `max_sum` 来记录当前子序列的最大和以及全局范围内的最大和。遍历整个数组一次即可完成计算: ```python def max_subsequence_sum(nums): current_sum = 0 max_sum = float('-inf') # 初始化为负无穷大 for num in nums: current_sum = max(num, current_sum + num) # 更新当前子序列和 max_sum = max(max_sum, current_sum) # 更新全局最大和 return max_sum ``` 上述代码的时间复杂度为 \(O(n)\),其中 \(n\) 是输入列表的长度[^1]。 #### 示例运行 假设我们有如下输入数据: ```python nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] result = max_subsequence_sum(nums) print(result) # 输出应为6 (子序列为 [4,-1,2,1]) ``` 此方法的核心在于每次迭代都决定是否将当前数加入到现有子序列或者重新开始一个新的子序列。 #### 非连续子序列的情况 如果允许选取非连续的子序列,则可以采用贪心策略来解决问题。对于这个问题的具体实现方式已经在 JavaScript 的例子中有体现。然而,在 Python 中可以通过简单的排序加累加操作快速得到结果: ```python def non_contiguous_max_subsequence_sum(nums): positive_nums = sorted([num for num in nums if num > 0], reverse=True) total = sum(positive_nums) return total if total != 0 else max(nums) # 测试用例 nums = [7, 2, -8, 4, 10, -2] result = non_contiguous_max_subsequence_sum(nums) print(result) # 应输出23 ``` 这里需要注意的是当所有数值均为负数时需单独处理以确保返回最大的单个元素作为结果。 ### 结论 无论是针对连续还是非连续情况下的最大子序列求和问题都可以借助不同的优化手段有效解决。前者依赖于线性的扫描过程而后者则可能涉及更复杂的逻辑判断或额外的数据结构支持。
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