经典问题,求最大连续区间和。
暴力的方法就不说了。
这里说三种方法:分治,动态规划,在线处理。
方法一:分治 O(nlgn)
要求[1,n]的最大连续区间和,可以将区间分成[l,mid],[mid,r],即左右两半。此时,有三种情况。
1:该连续区间全部在左半部分。
2:该连续区间全部在右半部分。
3:该连续区间出现在中间,即a[mid]在区间里。
对于情况1,2就是递归左子树,右子树即可。
对于情况3,我们已经确定一个条件:a[mid]必定在该连续区间。因此我们只需要从mid出发,mid->l求出左半边的最大连续区间和,mid+1->r求出右半边的最大连续区间和,最后加起来就是情况3。
我们取这三种情况的最大值即可。
#include <iostream>
using namespace std;
int a[100010];
int divide(int l, int r)
{
if(l < r)
{
int mid = (l+r)/2;
int sum1 = divide(l,mid-1); //最大区间和完全在左边
int sum2 = divide(mid+1,r); //最大区间和完全在右边
int maxL = 0, maxR = 0, sumL = 0

本文介绍了三种解决最大连续子列和问题的方法:分治法,动态规划和在线处理。分治法通过递归左、右子树找到可能的最大连续区间;动态规划通过dp数组记录包含当前位置的最大子列和;在线处理根据当前区间和决定是否改变区间起点,以保持最大子列和。
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