数据结构与算法——给定整数A1,A2,....An,....(可能有负数),求该数据序列的最大子序列的和

最大子序列和问题详解及解决策略
本文探讨了如何在包含正负整数的数据序列中找到最大子序列和。通过对序列的分析,我们讲解了如何有效地找出这一关键问题的解决方案。

求最大的子序列和问题

给定整数A1,A2,....An,....(可能有负数),求该数据序列的最大子序列的和。
比如:输入-2, 11, -4, 13, -5, -2; 答案是20(11,-4,13三个连续数字的和)

我们遍历一次数据序列,当每次的this_sum大于最大值的时候就更新max_sum的值。当this_sum小于0的时候,就把它置为0,再从当前位置开始计算(每次求和的结果小于0,就从下一个数据开始求和)。
还有一点要清楚,最大序列的第一个数字不可能小于0。可以看出该算法的时间复杂度是O(n);
该问题还有其它几种时间复杂度比较高的算法。具体看:数据结构与算法分析C++描述(2.3章节)

/*************************************************************************
	> File Name: max_seq_sum.cpp
	> Author: 
	> Mail: 
	> Created Time: 2016年01月05日 星期二 19时49分30秒
 ************************************************************************/

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

void input_data(vector<int> & data)
{
    int tmp;

    cout << "输入数据序列:" << endl;
    while(cin >> tmp){
        data.push_back(tmp);
    }
}

void output_data(vector<int> & data)
{
    cout << "输入的数据序列:" << endl;
    for (int i = 0; i < data.size(); ++i)
        cout << data[i] << " ";
    cout << endl;
}

int max_seq_sum(vector<int> & data)
{
    int max_sum = 0, this_sum = 0;
    for (int i = 0; i < data.size(); ++i){
        this_sum += data[i];
        
        if(this_sum > max_sum)
            max_sum = this_sum;
        else if(this_sum < 0)
            this_sum = 0;
    }
    return max_sum;
}
int main()
{
    vector<int> data;
    //输入数据
    input_data(data);

    output_data(data);

    cout << "最大序列的值是: ";
    cout << max_seq_sum(data) << endl;

    return 0;
}


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