九度题目1011-最大子序列和

本文介绍了一种利用动态规划思想解决最大连续子序列问题的方法,通过一次扫描即可找到序列中元素和最大的连续子序列及其边界元素。

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题目描述:
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。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。
输入:
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( 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。
输出:
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。
样例输入:
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
样例输出:
20 11 13
10 1 4
10 3 5
10 10 10
0 -1 -2
0 0 0

解题思路


解决这个问题采用的是动态规划的思想,这也是一道经常考察的DP题,大体思路如下:
首先定义:b[j]

b[j]的直观意义是说加上a[j]时所能达到的最大值。

则问题的最终解可以表示为:

img

最后,由b[j]的定义可知,当 b[j-1] > 0时,b[j] = b[j-1] + a[j] ;
否则 b[j] = a[j].

据以上分析,可得对数组进行一次扫描即可求得最终结果,并在扫描过程中记录下起始位置即可,复杂度为O(n).详情参见代码实现。

代码实现(已AC)


#include<iostream>
using namespace std;

int K;
int main(){

    while (cin>>K)
    {

        if(!K){
            return 0;
        }

        int * nums = new int[K];

        bool isNeg = true;
        for (int i = 0; i < K; i++)
        {
            cin>>nums[i];

            if(nums[i] >= 0) isNeg = false;
        }

        int max = 0;
        int begin = nums[0];
        int end = nums[K-1];

        if(!isNeg){

            max = nums[0];
            int tmp = nums[0];
            int b = begin;
            int e = end;

            for (int i = 1; i < K; i++)
            {
                if(tmp > 0){
                    tmp += nums[i];
                    e = nums[i];
                }else{   
                        tmp = nums[i];
                        b = nums[i];
                        e = nums[i];
                }
                if(tmp > max) {
                    max = tmp;
                    begin = b;
                    end = e;
                }
            }
        }

        cout<<max<<" "<<begin<<" "<<end<<endl;

        delete [] nums;

    }

    return 0;
}
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