Maximum Subsequence Sum

最新推荐文章于 2025-03-24 14:05:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Moutainpurple/article/details/80087070
本文介绍了一个使用C语言实现的最大子数组求和问题的解决方案。通过输入数组大小及数组元素，程序能够找到具有最大和的连续子数组，并输出该子数组的起始和结束位置及其总和。

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

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define ll long long
int a[10000];
int main() {
int K , i , minpos =0 , maxpos = 0 , pos = 0 , flag = 1  ;
minpos = 0  ; maxpos = K-1 ; 
scanf("%d",&K);
for(i = 0 ; i<K ;++i)
{ 
scanf("%d",&a[i]);
if(a[i]>=0) flag = 0 ;
} 
ll thisans =0, ans = -1;
for(i= 0 ; i< K ; i++)
{
thisans+=a[i];
if(thisans>ans)
{
ans = thisans;
minpos = pos ;
maxpos = i;
}
else if(thisans<0)
{
thisans = 0 ;
pos = i+1;
}
}
if(flag)
printf("0 %d %d",a[0],a[K-1]);
else printf("%lld %d %d\n",ans,a[minpos],a[maxpos]);
return 0;
}
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【汽车电子电气】整车线束设计优化：从3D建模到降本增效的全流程解析及挑战应对了汽车电子电气
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内容概要：本文详细阐述了汽车线束设计在整车电气系统中的重要性和设计流程。线束作为整车电子电气架构的物理实现，承担着连接ECU、传感器、执行器等模块的功能，贯穿车辆的动力、安全、智能驾驶等多个领域。文章从线束设计的核心作用、设计流程、核心挑战及降本措施四个方面展开。核心作用包括功能实现、安全保障、性能优化和成本控制；设计流程涵盖3D线束设计、电气原理设计和2D线束设计三个阶段；核心挑战涉及复杂系统集成、轻量化与成本平衡及试装验证；降本措施则通过国产化替代和设计优化来实现。 适合人群：从事汽车电子电气系统设计、开发及制造的工程师和技术人员，尤其是具备一定工作经验的研发人员。 使用场景及目标：①了解线束设计在整个汽车电气系统中的作用及其设计流程；②掌握线束设计的关键技术和挑战，如复杂系统集成、轻量化设计等；③学习如何通过国产化替代和设计优化降低成本并提高产品质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的线束设计理论知识，还结合实际案例介绍了具体的实施路径和方法，旨在帮助读者全面理解和掌握线束设计的相关技术。阅读过程中，建议结合实际工程经验，重点关注设计流程中的关键技术点和降本措施的具体实施方案。
2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年
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【计算机视觉】基于立体视觉的3D目标检测框架优化：联合2D边界框与实例深度估计的高效多类别检测系统设计（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：这篇论文提出了一种基于立体视觉的3D目标检测框架，核心创新包括直接实例深度估计方法、自适应空间特征聚合模块。该框架仅用左图像生成联合2D边界框并预测3D框中心深度，通过减弱背景点影响并整合重要实例特征，提高了3D检测的精度和效率。相比现有方法，该框架在KITTI基准测试上表现出色，实现了更高的检测精度（68.7% AP）和更快的推理速度（8.5 FPS）。论文还详细介绍了框架的核心模块实现，如实例深度估计网络、自适应空间特征聚合模块以及完整的立体3D检测框架，并通过实验验证了各模块的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、自动驾驶或机器人领域的研究人员和技术开发者，尤其是对3D目标检测、立体视觉感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①提高3D目标检测精度和效率；②研究立体视觉在3D检测中的应用；③探索深度估计和特征聚合的新方法；④应用于自动驾驶、机器人导航等实际场景。 其他说明：论文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现。该框架在KITTI数据集上进行了充分验证，证明了其在多类别3D检测任务中的优越性能。此外，论文还讨论了现有方法的局限性，并提出了针对性的解决方案。
1007 Maximum Subsequence Sum python
03-19
### 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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