最大连续子段和

该博客介绍了如何利用动态规划解决寻找给定数列中最大连续子段和的问题。输入包含数列长度和整数,输出为最大连续子段的总和。解题思路包括初始化dp数组,并根据dp[i-1]的值选择更新dp[i]的方式,以求得最大和。

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题目描述:

给出一串长度为n的数列,要求从中找出连续的子段使得总和最大。

输入格式

输入包括两行,第一行表示数列长度N(N<=100000)第二行包括N个整数来描述这个数列,每个数的绝对值不超过1000。

输出格式

输出只有一个整数,为最大连续段总和

输入输出样列

输入样例1:

5

1 -2 3 1 -4

输出样例1:

4

【耗时限制】1000ms 【内存限制】128MB

用线性Dp可以解决此类问题。

【解题思路2】动态规划

定义一个dp数组,定义dp[i]是以a[i]为结尾的最大连续子段和 A 𝑁 3 -4 2 10 ① dp[1]是以a[1]结尾的最大连续子段和,dp[1]=3 ② 以a[2]结尾的子段可以是a[1]a[2]也可以单独是a[2],由于a[1]值是大于0的,所以a[1]a[2] 的值会比a[2]大,dp[2]=dp[1]+a[2]=-1 ③ 以a[3]为结尾的子段可以是a[3]接在a[2]的后面,也可以单独是a[3],由于dp[2]是小于0的 a[3]接在后面会使的dp[3]减小,所以a[3]单独存在会更大一些,dp[3]=a[3]=2 ④ 以a[4]为结尾的子段可以是a[4]接在a[3]的后面,也可以单独是a[4],由于dp[3]是大于0的 a[4]接在后面会使的dp[4]增大,dp[4]=dp[3]+a[4]=12定义一个dp数组,定义dp[i]是以a[i]为结尾的最大连续子段和 如果dp[i-1]>0,无论a[i]为何值,那么dp[i]=dp[i-1]+a[i]是最大 如果dp[i-1]<=0,无论a[i]为何值,dp[i]=a[i]; ①定义ⅆ𝑝 ⅈ 为以𝑨𝐢结尾的连续子段的和。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <string.h>
#include <sstream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
long long a[200000+10],dp[200000+10];
int main(){
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;++i){
		cin>>a[i];
	}
	dp[1]=a[1];
	long long maxn=-10000;
	for(int i=2;i<=n;++i){
		dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i]);
		maxn=max(dp[i],maxn);
	}
	cout<<maxn;
	return 0;
}

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