“最大子段和”

「分治法」最大子段和问题 一、问题描述 给定由n个整数组成的序列(a1, a2, …, an),最大子段和问题要求该序列形如∑ak (i <= k <= j) 的最大值(1≤i≤j≤n)。 当序列中所有整数均为负整数时,定义最大子段和为0。例如,序列(-20, 11, -4, 13, -5, -2)的最大子段和为11 - 4 + 13 = 20。 {5,-3,4,2}的最大子序列是 {5,-3,4,2},它的和是8,达到最大;{5,-6,4,2}的最大子序列是{4,2},它的和是6。 注意,要求这个子段必须是连续的。 二 阅读详情

问题:数组a,长度为s,“子段”定义为其中连续的若干个元素,求最大的子段和。(空子段的和定义为0)

思路:设想正在检查第 i 个元素,已发现的最大和为m,最新选中的子段其和为 t 。

当t <= 0时,若a[i]为正,前面所选子段之和还不如仅选 a[i] 大;若a[i] < 0,反正已经是负数了(还不如选空子段),另选a[i]为新子段也不会更差。

当t > 0时,可以加上 a[i]:增大的话可能是更好的结果,减小也不会拖累 m。

#include <cassert>
#include <iostream>
using namespace std;

int max_sub_seq_sum(int const a[], int const S)
{
  int m = 0; // [begin, end)

  for(int i = 0, t = 0; i < S; ++i){
    if(t <= 0){
      t = a[i];
    }
    else{
      t += a[i];
    }

    if(t > m){
      m = t;
    }
  }

  return m;
}

int main()
{
  { int a[] = {}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 0); }
  { int a[] = {0}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 0); }
  { int a[] = {1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 1); }
  { int a[] = {1, 2}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 3); }
  { int a[] = {1, 0, 2}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 3); }
  { int a[] = {-1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 0); }
  { int a[] = {-1, 0}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 0); }
  { int a[] = {-1, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 1); }
  { int a[] = {-1, 0, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 1); }
  { int a[] = {-1, 0, 1, 1, -1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 2); }
  { int a[] = {-1, 0, 1, 1, -1, 0, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 2); }
  { int a[] = {1, -1, -1, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 1); }
  { int a[] = {1, -1, -1, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 1); }
  { int a[] = {1, -1, -1, 1, 1, -2}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 2); }
  { int a[] = {1, 0, 0, 1, -1, 1}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 2); }
  { int a[] = { 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0}; assert(max_sub_seq_sum(a, sizeof(a)/sizeof(a[0])) == 28); }
}


 

一步步解决“最大子段和”问题(一般方法论讲解+实例应用分析) 通过暴力法、分治法和动态规划法的逐步解析,我们从直观到高效地掌握了解决“最大子段和”问题的技巧。动态规划法(Kadane算法)是这一问题的最优解,时间复杂度为。 阅读详情

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CodeArhat
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