
最大的子序列和问题:
给定整数A1,A2,...,AN(可能有负数)A_1, A_2, ..., A_N(可能有负数)A1,A2,...,AN(可能有负数),求 ∑k=ijAk\sum_{k=i}^{j} A_k∑k=ijAk的最大值(为了方便起见,如果所有的整数均为负数,则最大子序列和为0)
算法一
这种算法应该是最容易想到的,直接穷举求解,时间复杂度为O(N3)O(N^3)O(N3)
/**
* 最大子序列和
* 算法一:穷举
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 求最大子序列的和
int maxSubsequenceSum1(int *arr, int n)
{
int thisSum, maxSum, i, j, k;
maxSum

本文介绍了四种解决最大子序列和问题的算法,包括直接穷举、两层循环优化、分治策略以及线性时间复杂度的算法。通过分析和比较,展示了不同算法在时间和空间效率上的差异。
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