数据结构 Maximum Subsequence Sum

该程序实现了求解数组中连续子序列的最大和问题,输入一个整数数组,输出最大子序列和及其起始和结束元素。例如,对于输入数组[-10, 1, 2, -3, 4, -5, 2, 3, -21],最大子序列和为9,对应的子序列是[4, -5, 2, 3],起始元素为4,结束元素为3。

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7-2 Maximum Subsequence Sum (25分)
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Sample Input:
10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21
Sample Output:
10 1 4

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

int main()
{
    int n,thisSum=0,maxSum=-1;
    vector<int>substr,allstr,maxstr;
    cin>>n;
    while(n--)
    {
        int num;
        cin>>num;
        allstr.push_back(num);
        substr.push_back(num);
        thisSum+=num;
        if(maxSum<thisSum)
        {
            maxSum=thisSum;
            maxstr=substr;
        }
        else if(thisSum<0)
        {
            thisSum=0;
            substr.clear();
        }
    }
    if(maxSum>=0)
        cout<<maxSum<<" "<<maxstr[0]<<" "<<maxstr[maxstr.size()-1]<<endl;
    else
        cout<<0<<" "<<allstr[0]<<" "<<allstr[allstr.size()-1]<<endl;
}
### 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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