5.J - Max Sum

题目连接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/126708#problem/J

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
    int t,n,now,before,max,s,e,x,cnt=0;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&now);
            if(i==1)//注意是等号等号!!!不要写错
            {
                max=before=now;
                s=x=e=1;
            }
            else
            {
                if(now>now+before)//如果前面的是负数就从当前开始
                {
                    before=now;
                    x=i;
                }
                else before+=now;
                if(before>max)//加了当前的值后,大于max,才更新max,保证了max 是最大值
                {
                    max=before;
                    s=x;
                    e=i;
                }
            }

        }
        printf("Case %d:\n%d %d %d\n",++cnt,max,s,e);
            if(t) printf("\n");
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Twsc/p/5754067.html

这个是完整源码 python实现 Flask,Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
<think>嗯,用户需要最大子段和算法的伪代码实例。首先,我得回忆一下最大子段和问题的定义。最大子段和就是在一个数列中找到一个连续的子数组,使得这个子数组的和最大。比如,数列中有正负数,如何找到这样的子数组呢? 然后,用户提到了伪代码实例,所以可能需要不同方法的伪代码。常见的方法有暴力法、分治法和动态规划。其中动态规划是最优的,时间复杂度O(n),所以应该重点讲这个方法。 首先,暴力法。暴力法就是枚举所有可能的子数组,计算它们的和,然后找出最大的。这种方法的时间复杂度是O(n^3)或者优化后O(n^2),但效率不高,用户可能想知道但实际应用中不太推荐,所以需要简单说明。 分治法的话,思路是把数组分成左右两部分,分别求左右的最大子段和,再考虑跨越中间的情况。这种方法的时间复杂度是O(n log n),比暴力好,但不如动态规划。伪代码需要递归处理左右子数组,再处理跨越的情况。 动态规划方法(Kadane算法)是最高效的。核心思想是用一个变量记录当前子数组的和,如果当前子数组和为负数,就重置为当前元素,否则继续累加。同时维护一个最大值变量。这里需要注意初始化的时候,比如当所有数都是负数时,应该选择最大的那个负数。所以伪代码里要考虑这种情况。 用户可能需要具体的步骤解释,所以每个方法的步骤需要分解清楚。比如动态规划中的每一步如何更新当前和和最大和。另外,实例部分需要给出一个具体的数组例子,逐步演示算法过程,这样用户更容易理解。 还要注意伪代码的格式是否正确,比如循环结构、变量赋值等。另外,是否需要处理空数组的情况?在伪代码中可能需要判断数组是否为空,避免错误。 然后生成相关问题,可能用户想了解不同方法的时间复杂度比较,或者最大子段和的应用场景,比如在股票买卖问题中的应用,或者如何扩展到二维的情况。这些问题可以作为相关问题列出,帮助用户进一步学习。 现在需要检查伪代码是否有语法错误,比如变量名是否正确,循环是否正确结束。比如Kadane算法的伪代码中,max_current和max_global的初始化是否正确,是否考虑了全负数的情况。比如初始值应该是arr[0],然后从第二个元素开始循环,这样如果数组全是负数,max_global会被更新为最大的那个负数。 另外,在分治法的伪代码中,需要处理左、右和跨越中点的三种情况,其中跨越的情况需要从中点向左右扩展,找到最大和。这部分可能比较复杂,需要确保伪代码正确。 最后,实例演示部分,比如用数组[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]来逐步展示动态规划的过程,每个步骤的当前和和最大和的变化。这样用户可以看到具体数值的变化,加深理解。 总结一下,回答需要包括三种方法的伪代码,动态规划为重点,分治和暴力法简要提及,然后给出实例演示和相关问题。确保伪代码格式正确,解释清晰,步骤详细。</think>### 最大子段和算法解析 #### 一、问题定义 在长度为$n$的数组$arr$中,寻找连续子数组的和的最大值。例如数组$[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]$的最大子段和为$6$(对应子数组$[4,-1,2,1]$)[^1]。 #### 二、算法实现 ##### 1. 暴力法(时间复杂度$O(n^2)$) ```python max_sum = -infinity for i from 0 to n-1: current_sum = 0 for j from i to n-1: current_sum += arr[j] if current_sum > max_sum: max_sum = current_sum return max_sum ``` ##### 2. 分治法(时间复杂度$O(n \log n)$) ```python def max_subarray(arr, left, right): if left == right: return arr[left] mid = (left + right) // 2 left_max = max_subarray(arr, left, mid) right_max = max_subarray(arr, mid+1, right) # 计算跨越中点的最大值 left_sum = -infinity current_sum = 0 for i from mid downto left: current_sum += arr[i] left_sum = max(left_sum, current_sum) right_sum = -infinity current_sum = 0 for j from mid+1 to right: current_sum += arr[j] right_sum = max(right_sum, current_sum) return max(left_max, right_max, left_sum + right_sum) ``` ##### 3. 动态规划(Kadane算法,时间复杂度$O(n)$) ```python max_current = max_global = arr[0] for i from 1 to n-1: max_current = max(arr[i], max_current + arr[i]) if max_current > max_global: max_global = max_current return max_global ``` #### 三、实例演示 以数组$[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]$为例演示Kadane算法: 1. 初始值:$max\_current = max\_global = -2$ 2. $i=1$:$max\_current=max(1, -2+1)=1$,$max\_global=1$ 3. $i=2$:$max\_current=max(-3, 1-3)=-2$,$max\_global$保持$1$ 4. $i=3$:$max\_current=max(4, -2+4)=4$,$max\_global=4$ 5. $i=4$:$max\_current=max(-1,4-1)=3$,$max\_global$保持$4$ 6. $i=5$:$max\_current=max(2,3+2)=5$,$max\_global=5$ 7. $i=6$:$max\_current=max(1,5+1)=6$,$max\_global=6$ 8. 后续步骤不再更新最大值 #### 四、算法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------|------------|------------------| | 暴力法 | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 教学演示 | | 分治法 | $O(n \log n)$ | $O(\log n)$ | 分布式计算 | | 动态规划 | $O(n)$ | $O(1)$ | 实时数据处理 |
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