PAT(Advance Level) 1007 Maximum Subsequence Sum 解题报告

最大子连续序列问题

题目链接http://pat.zju.edu.cn/contests/pat-a-practise/1007

本题是经典的最大子连续序列问题,可以使用分治法求解。

但是本题还有一种很有技巧性的算法,虽然正确性不如分治法,但是时间复杂度较小(仅为O(n))。

注意一个case:-1 0 -2,容易被忽视,正确的输出应该是0 0 0,而不是0 -1 -2。

下面是C++实现代码:

#include<iostream>
using namespace std;

int num[10010];
struct subseq
{
	int maxsum;
	int start_pos;
	int end_pos;
	subseq(int sum=-1,int s=0,int e=0):maxsum(sum),start_pos(s),end_pos(e)
	{}
} ans;

int main()
{
	int k;
	cin>>k;
	ans.end_pos=k-1; //初始化

	int thissum=0;
	int tag=0;       //标记位,表示工作子序列的起点是否发生了变化
	int temp_start;  //暂存工作子序列起点
	for(int i=0;i<k;i++)
	{
		cin>>num[i];
		thissum+=num[i];
		if(thissum>ans.maxsum)
		{
			ans.maxsum=thissum;
			ans.end_pos=i;
			if(tag==1) //表示子序列的起点发生变化了
			{
				ans.start_pos =temp_start;
				tag=0;
			}
		}
		else if(thissum<0)
		{
			thissum=0;
			tag=1;
			temp_start=i+1;
		}
	}
	if(ans.maxsum==-1)  //表示输入的数字全为负数
		ans.maxsum=0;
	cout<<ans.maxsum<<" "<<num[ans.start_pos]<<" "<<num[ans.end_pos]<<endl;

	//system("pause");
	return 0;
}


 

### 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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