PAT 1007 Maximum Subsequence Sum [在线处理]

Given a sequence of K integers { N​1​​, N​2​​, ..., N​K​​ }. A continuous subsequence is defined to be { N​i​​, N​i+1​​, ..., N​j​​ } where 1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.

Now you are supposed to find the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies two lines. The first line contains a positive integer K (≤10000). The second line contains K numbers, separated by a space.

Output Specification:

For each test case, output in one line the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence. The numbers must be separated by one space, but there must be no extra space at the end of a line. In case that the maximum subsequence is not unique, output the one with the smallest indices i and j (as shown by the sample case). If all the K numbers are negative, then its maximum sum is defined to be 0, and you are supposed to output the first and the last numbers of the whole sequence.

Sample Input:

10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21

Sample Output:

10 1 4

------------------------------------这是题目和解题的分割线------------------------------------

用的陈越老师的在线处理法,复杂度只用O(N)。

不过有个问题很奇怪,printf("%d %d %d",maxSequence(a,n),a[thisI],a[thisJ]); 这样写七个测试点有六个会答案错误。而且不是编译错误,是答案错误= = 

而改成 int x = maxSequence(a,n); printf("%d %d %d",x,a[thisI],a[thisJ]); 就完全正确了。

所以是有返回值的函数得先赋值再输出的原因吗???

#include<cstdio>

int thisI,thisJ,tmp;

//在线处理,复杂度O(N) 
int maxSequence(int a[],int n)
{
	int i,thisSum = 0,maxSum = 0;
	//必须初始化,thisI和thisJ是以防出现全为负数需要输出第一个和最后一个数值
	//tmp = 0:如果数组的第一个值不为负数,则会直接进入第一个条件判断,让thisI=tmp 
	thisI = 0,thisJ = n-1,tmp = 0;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		thisSum += a[i]; //当前数字的总和 
		if(thisSum>=maxSum) //大于等于最大数值 
		{
			//如果相等且maxSum大于零,即出现第2+次相同的最大值,依题意取顺序在前的,所以continue 
			if(thisSum==maxSum&&maxSum!=0) continue;
			maxSum = thisSum; //更新最大值 
			thisI = tmp; //2.如果从记录下的坐标开始的序列和大于最大和,更新起始坐标 
			thisJ = i; //更新末端坐标 
		}
		else if(thisSum<0)
		{
			tmp = i+1;//1.如果当前和为负数,记录第一个使和>=0的坐标 
			thisSum = 0; //当前和重新计算 
		}
	}
	return maxSum;
}

int main()
{
	int n,a[10005],i;
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	//不能像下面这样直接输出,要先赋值给x,不然会收获百分之九十的答案错误 
	//printf("%d %d %d",maxSequence(a,n),a[thisI],a[thisJ]);
	int x = maxSequence(a,n);
	printf("%d %d %d",x,a[thisI],a[thisJ]); //输出值不是下标 
	return 0;
}

 

### 最大子序列和问题的解决方 最大子序列和问题是经典的算问题之一,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 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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