HDU 1231 最大连续子序列 (线性dp)

本文介绍了一道经典的编程题——最大连续子序列问题,通过分析样例输入输出,给出了解决方案。采用动态更新累加值的方法找到序列中元素和最大的连续子序列及其首个与末尾元素。

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最大连续子序列

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)

Total Submission(s): 21042    Accepted Submission(s): 9329

Problem Description
给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ...,
Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个,
例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和
为20。
在今年的数据结构考卷中,要求编写程序得到最大和,现在增加一个要求,即还需要输出该
子序列的第一个和最后一个元素。
 

Input
测试输入包含若干测试用例,每个测试用例占2行,第1行给出正整数K( < 10000 ),第2行给出K个整数,中间用空格分隔。当K为0时,输入结束,该用例不被处理。
 

Output
对每个测试用例,在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元
素,中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一,则输出序号i和j最小的那个(如输入样例的第2、3组)。若所有K个元素都是负数,则定义其最大和为0,输出整个序列的首尾元素。
 

Sample Input
  
6 -2 11 -4 13 -5 -2 10 -10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21 6 5 -8 3 2 5 0 1 10 3 -1 -5 -2 3 -1 0 -2 0
 

Sample Output
  
20 11 13 10 1 4 10 3 5 10 10 10 0 -1 -2 0 0 0
Hint
Hint
Huge input, scanf is recommended.
 

Source
浙大计算机研究生复试上机考试-2005年

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1231

题目分析:用一个cur累加,如果cur < 0,令cur等于0,因为如果前面某段累加出来是负数,后面再加上一个负数值是没有意义的,若cur > ma则修改ma的值,至于区间的左右端点,在修改ma的同时修改即可,见程序注释

#include <cstdio>
#include <cstring>
int a[10005];

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d", &n) != EOF && n)
    {
        int get, cur = 0, ma = -1, j = 0, st = 0, ed = n - 1;
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
            cur += a[i];
            if(cur > ma)
            {
                ma = cur;
                ed = i;     //结束位置下标
                st = j;     //开始位置下标
            }
            if(cur < 0)
            {
                cur = 0;
                j = i + 1;  //cur < 0则从i + 1开始另起一段区间
            }
        }
        if(ma < 0)
            ma = 0;
        printf("%d %d %d\n", ma, a[st], a[ed]);
    }
}


dp的路好难走,越难越要走
 

### HDU 1159 最长公共子序列 (LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` 和 `Y`,长度分别为 `n` 和 `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` 和 `Y[0...j-1]` 的最长公共子序列的长度。 当比较到第 `i` 个字符和第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存子问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程序会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共子序列的长度。
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