算法导论之最大子数组问题 C语言实现

本文介绍了一种使用C语言解决最大子数组问题的方法,该问题源自《算法导论》一书。文章详细展示了如何克服C语言中单一返回值限制,并通过递归和分治策略找到数组中具有最大和的连续子数组。

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暑假到了,可以开始整天的沉迷算法啦微笑微笑微笑,敲开心的,开啃《算法导论》!

最大子数组问题是《算法导论》分治策略一章中的引例,其实并不是很难理解,但是,作为准大二的小白,用C语言实现最大子数组还是挺难的。书上的伪代码指明有三个返回值,但是C语言函数最多只能有一个返回值,所以为了解决这个棘手的问题,本问题代码花费了大约四个小时的事件,幸好午睡的时候灵感来了。大笑

本代码在visual studio 2015上编译通过,计算机系统为Windows 10,希望大家喜欢微笑

// ConsoleApplication3.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include<stdio.h>

int flag = 0;
int low_save, high_save, sum_save;
int left_low, left_high, right_low, right_high, left_sum, right_sum, cross_low, cross_high, cross_sum;

void max_crossarray(int arr[], int low, int high)
{
	int i, j;
	int cross_left_sum = -1000, cross_right_sum = -1000, right, left;
	int mid = (low + high) / 2;
	int sum = 0;
	for (i = mid; i >= low; i--)
	{
		sum += arr[i];
		if (sum > cross_left_sum)
		{
			cross_left_sum = sum;
			left = i;
		}
	}
	if (cross_left_sum == -1000)
	{
		cross_left_sum = sum;
		left = low;
	}
	sum = 0;
	for (j = mid + 1; j <= high; j++)
	{
		sum += arr[j];
		if (sum > cross_right_sum)
		{
			cross_right_sum = sum;
			right = j;
		}
	}
	if (cross_right_sum == -1000)
	{
		cross_right_sum = sum;
		right = high;
	}
	cross_low = left;
	cross_high = right;
	cross_sum = cross_left_sum + cross_right_sum;
}

void max_subarray(int arr[], int low, int high, int flag)
{
	if (low == high)
	{
		if (flag == 1)
		{
			left_low = low;
			left_high = high;
			left_sum = arr[low];
		}
		else if (flag == 2)
		{
			right_low = low;
			right_high = high;
			right_sum = arr[high];
		}
		return;
	}
	int mid = (low + high) / 2;
	max_subarray(arr, low, mid, 1);
	max_subarray(arr, mid + 1, high, 2);
	max_crossarray(arr, low, high);
	if (left_sum >= right_sum&&left_sum >= cross_sum)
	{
		if (flag == 1&&left_sum>sum_save)
		{
			low_save = left_low;
			high_save = left_high;
			sum_save = left_sum;
		}
		else if (flag == 2)
		{
			left_low = right_low;
			left_high = right_high;
			left_sum = right_sum;
			if (right_sum > sum_save)
			{
				low_save = left_low;
				high_save = left_high;
				sum_save = left_sum;
			}
		}
		return;
	}
	else if (right_sum >= left_sum&&right_sum >= cross_sum)
	{
		if (flag == 1)
		{
			right_low = left_low;
			right_high = left_high;
			right_sum = left_sum;
			if (left_sum > sum_save) 
			{
				low_save = left_low;
				high_save = left_high;
				sum_save = left_sum;
			}
		}
		else if (flag == 2&&right_sum>sum_save)
		{
			low_save = right_low;
			high_save = right_high;
			sum_save = right_sum;
		}
		return;
	}
	else if (cross_sum >= left_sum&&cross_sum >= right_sum)
	{
		if (flag == 1)
		{
			left_low = cross_low;
			left_high = cross_high;
			left_sum = cross_sum;
			if (cross_sum > sum_save)
			{
				low_save = cross_low;
				high_save = cross_high;
				sum_save = cross_sum;
			}
		}
		else if (flag == 2)
		{
			right_low = cross_low;
			right_high = cross_high;
			right_sum = cross_sum;
			if (cross_sum > sum_save)
			{
				low_save = cross_low;
				high_save = cross_high;
				sum_save = cross_sum;
			}
		}
		return;
	}
}


int main()
{
	//define a string
	int arr[12] = { 11,-12,3,23,4,-7,6,-9,23,7,1,-9};
	max_subarray(arr, 0, 11, 0);
	printf("the string's max subarray is %d ,from %d to %d\n", sum_save, low_save, high_save);
	return 0;
}


运行结果:


### 最大子数组问题的分而治之法 C语言实现 最大子数组问题的目标是找到一个连续子数组,使得该子数组的元素和最大。分而治之算法通过将数组划分为更小的部分来解决这一问题。以下是基于分而治之法的C语言实现。 #### 1. 分而治之的核心思想 分而治之法的核心在于将数组划分为左右两部分,并分别求解以下三种情况的最大子数组: - 完全位于左半部分的最大子数组。 - 完全位于右半部分的最大子数组。 - 跨越中点的最大子数组。 最终结果为上述三种情况中的最大值[^1]。 #### 2. 跨越中点的最大子数组 跨越中点的最大子数组需要从中间向两边扩展,分别计算左侧和右侧的最大和。具体步骤如下: - 从中间位置向左逐步累加,找到左侧的最大和。 - 从中间位置向右逐步累加,找到右侧的最大和。 - 将左右两侧的最大和相加,得到跨越中点的最大子数组和。 #### 3. C语言实现代码 以下是使用分而治之法解决最大子数组问题的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> // 找到跨越中点的最大子数组 int findMaxCrossingSubarray(int arr[], int low, int mid, int high) { int left_sum = INT_MIN; int sum = 0; for (int i = mid; i >= low; i--) { sum += arr[i]; if (sum > left_sum) { left_sum = sum; } } int right_sum = INT_MIN; sum = 0; for (int j = mid + 1; j <= high; j++) { sum += arr[j]; if (sum > right_sum) { right_sum = sum; } } return left_sum + right_sum; } // 递归求解最大子数组 int findMaximumSubarray(int arr[], int low, int high) { if (high == low) { return arr[low]; // 只有一个元素的情况 } else { int mid = (low + high) / 2; int left_sum = findMaximumSubarray(arr, low, mid); // 左半部分最大子数组 int right_sum = findMaximumSubarray(arr, mid + 1, high); // 右半部分最大子数组 int cross_sum = findMaxCrossingSubarray(arr, low, mid, high); // 跨越中点的最大子数组 if (left_sum >= right_sum && left_sum >= cross_sum) { return left_sum; } else if (right_sum >= left_sum && right_sum >= cross_sum) { return right_sum; } else { return cross_sum; } } } int main() { int arr[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int max_sum = findMaximumSubarray(arr, 0, n - 1); printf("最大子数组的和为: %d\n", max_sum); return 0; } ``` #### 4. 算法分析 上述实现的时间复杂度为 \(O(n \log n)\),其中 \(n\) 是数组的长度。这是因为每次递归调用会将数组划分为两半,同时需要线性时间来计算跨越中点的最大子数组和[^3]。 ---
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