最大子数组问题及C语言实现

本文介绍了如何解决寻找连续数组中和最大的子数组问题,以数组{13,-3,-25,...}为例,展示了采用穷举法求解的思路,虽然这种方法的时间复杂度较高,为O(n^3),但对于理解问题本质有一定帮助。

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对于一个连续的数组a[n],要求连续子数组,使得该子数组的和最大。比如数组{13,-3,-25,20,-3,-16,-23,18,20,-7,12,-5,-22,15,-4,7},最大子数组为{18,20,-7,12},和为32。


方法一:穷举法。即将任取数组中的两个元素,算出两者之间(包括这两个元素本身)所有元素之和。穷举所有组合,比较得到最大值。该方法复杂度为n的三次方。

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

int sort(int *,int,int);

main()
{
	int a[16] = {13,-3,-25,20,-3,-16,-23,18,20,-7,12,-5,-22,15,-4,7};
	printf("%d\n",sort(a,0,15));
}

int sort(int *a,int low,int high)
{
	int i,j,k,sum,max_sum;
	
	max_sum = INT_MIN;

	for (i = low;i <= high;i++) {
		for (j = low+1;j <= high;j++) {
			sum = 0;
			for (k = i;k <= j;k++) {
				sum += a[k];
			}
			if (sum > max_sum)
				max_sum = sum;
		}
	}
	return max_sum;
}

方法二:递归法。以数组中间元素为分界,将整个数组分为左边的数组和右边数组。那么最大子数组有三种情况,分别是完全位于左数组,完全位于右数组以及横跨中间元素的数组。分别对左右数组进
### 最大子数组问题的分而治之法 C语言实现 最大子数组问题的目标是找到一个连续子数组,使得该子数组的元素和最大。分而治之算法通过将数组划分为更小的部分来解决这一问题。以下是基于分而治之法的C语言实现。 #### 1. 分而治之的核心思想 分而治之法的核心在于将数组划分为左右两部分,并分别求解以下三种情况的最大子数组: - 完全位于左半部分的最大子数组。 - 完全位于右半部分的最大子数组。 - 跨越中点的最大子数组终结果为上述三种情况中的最大值[^1]。 #### 2. 跨越中点的最大子数组 跨越中点的最大子数组需要从中间向两边扩展,分别计算左侧和右侧的最大和。具体步骤如下: - 从中间位置向左逐步累加,找到左侧的最大和。 - 从中间位置向右逐步累加,找到右侧的最大和。 - 将左右两侧的最大和相加,得到跨越中点的最大子数组和。 #### 3. C语言实现代码 以下是使用分而治之法解决最大子数组问题的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> // 找到跨越中点的最大子数组 int findMaxCrossingSubarray(int arr[], int low, int mid, int high) { int left_sum = INT_MIN; int sum = 0; for (int i = mid; i >= low; i--) { sum += arr[i]; if (sum > left_sum) { left_sum = sum; } } int right_sum = INT_MIN; sum = 0; for (int j = mid + 1; j <= high; j++) { sum += arr[j]; if (sum > right_sum) { right_sum = sum; } } return left_sum + right_sum; } // 递归求解最大子数组 int findMaximumSubarray(int arr[], int low, int high) { if (high == low) { return arr[low]; // 只有一个元素的情况 } else { int mid = (low + high) / 2; int left_sum = findMaximumSubarray(arr, low, mid); // 左半部分最大子数组 int right_sum = findMaximumSubarray(arr, mid + 1, high); // 右半部分最大子数组 int cross_sum = findMaxCrossingSubarray(arr, low, mid, high); // 跨越中点的最大子数组 if (left_sum >= right_sum && left_sum >= cross_sum) { return left_sum; } else if (right_sum >= left_sum && right_sum >= cross_sum) { return right_sum; } else { return cross_sum; } } } int main() { int arr[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int max_sum = findMaximumSubarray(arr, 0, n - 1); printf("最大子数组的和为: %d\n", max_sum); return 0; } ``` #### 4. 算法分析 上述实现的时间复杂度为 \(O(n \log n)\),其中 \(n\) 是数组的长度。这是因为每次递归调用会将数组划分为两半,同时需要线性时间来计算跨越中点的最大子数组和[^3]。 ---
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