求“最大连续段和”题目分析

该博客介绍了如何求解最大连续段和问题,从原始的穷举法开始,通过预先计算子序列和进行优化,再到利用贪心思想达到O(n)的时间复杂度。博主详细分析了每种方法的实现细节和注意事项,强调了循环设计和数组下标使用中的常见错误。此题是贪心算法学习的典型案例,适合进阶学习。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、题目说明

给出一段长度为n的数列,要求从中找出连续的一段来使得总和最大。输入包含两行,第1行表示数列长度为N(N<=100 000),第2行包括N个整数来描述这个数列,每个整数的绝对值不超过1 000。输出只有一个整数,为最大的连续段总和。

二、输入输出样例

输入1
5
1 -2 3 1 -4
输出1
4

三、题目分析

注意:本题所有实例采用从同路径下in.txt文件输入,使用C语言风格输入输出。

(一)穷举法

分析

本题采用穷举法即将所有可能的连续子序列分别求和取其最大值。

题解示例

#include <cstdio>

int main() {
    FILE *f = fopen("in.txt", "r");

    int n;
    fscanf(f, "%d", &n);
    int data[n + 5], i;
    for(i = 0; i < n; i++) {
        fscanf(f, "%d", &data[i]);
    } 

    int begin, end, sum, max;
    for(begin = 0; begin < n; begin++) {
        for(end = n - 
### 滑动窗口算法实现连续最大段和 滑动窗口算法是一种高效的优化技术,通常用于解决涉及数组或字符串中的子区间的计算问题。对于连续最大段和的问题,可以通过动态规划的思想结合滑动窗口来降低时间复杂度。 #### 动态规划的核心思路 在给定的数组 `a` 中,我们需要找到一个连续子数组使其和最大化。设 `presum[i]` 表示从前到第 `i` 个位置的最大段和,则状态转移方程可以写成: \[ presum[i] = \max(a[i], presum[i-1] + a[i]) \] 这意味着当前的最大段和要么是从当前位置重新开始的新子段,要么是延续之前的子段并加上当前元素[^2]。 #### 时间复杂度分析 如果直接枚举所有可能的子区间 `[l, r]` 并计算其和,那么时间复杂度将达到 \( O(n^2) \),这对于较大的输入规模(如 \( n \leq 2 \times 10^5 \))显然是不可接受的。然而,利用上述动态规划的状态转移关系,我们可以在线性时间内完成这一任务,即 \( O(n) \)[^2]。 以下是基于此逻辑的一个 C++ 实现代码: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2e5 + 5; int n; int a[N]; long long presum[N]; int main(){ cin >> n; for(int i=1;i<=n;i++) { cin >> a[i]; presum[i] = max((long long)a[i], presum[i-1] + a[i]); } long long result = LLONG_MIN; for(int i=1;i<=n;i++) { result = max(result, presum[i]); } cout << result << endl; return 0; } ``` 在这段代码中,变量 `result` 被用来记录整个过程中遇到过的最大的子段和值。最终输出的结果即是所最大段和[^2]。 #### 单调队列的应用场景扩展 虽然本题并不需要用到单调队列,但在某些更复杂的变种题目中,比如要限定长度范围内的最小子段或者最大子段等问题时,引入单调队列可以帮助进一步提升效率。此时,除了维护普通的滑动窗口外,还需要额外的数据结构支持快速查询窗口内部极值操作[^1]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值