PTA 01-复杂度1 最大子列和问题

本文介绍了一个经典的算法问题——PTA最大子列和问题,通过在线处理思想,解决给定序列中连续子列的最大和问题。适用于不同规模的数据集,包括随机整数序列。文章提供了一个C++实现示例,展示了如何使用now和max变量跟踪并更新最大子列和。

PTA 01-复杂度1 最大子列和问题

题目描述

给定K个整数组成的序列{ N​1​​, N​2​​, ..., N​K​​ },“连续子列”被定义为{ N​i​​, N​i+1​​, ..., N​j​​ },其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。

本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:

数据1:与样例等价,测试基本正确性;
数据2:102个随机整数;
数据3:103个随机整数;
数据4:104个随机整数;
数据5:105个随机整数;
输入格式

输入第1行给出正整数K (≤100000);第2行给出K个整数,其间以空格分隔。

输出格式

在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。

输入输出样例
输入样例#1
6
-2 11 -4 13 -5 -2
输出样例#1
20
题目思路

用在线处理的思想来解决,新输入进来的数加到now中,如果now<0,则将now置0,如果now大于max的值就将now赋给max。

#include<iostream>
const int N = 1e5+10;
int a[N];
using namespace std;
int main()
{
    int T,now=0,max=0;
    cin>>T;
    for(int i=0;i<T;i++){
        cin >> a[i];
        now += a[i];
        if(now > max)
            max = now;
        if(now < 0)
            now = 0;
    }
    cout << max;
    return 0;
}
在自媒体领域,内容生产效率与作品专业水准日益成为从业者的核心关切。近期推出的Coze工作流集成方案,为内容生产者构建了一套系统化、模块化的创作支持体系。该方案通过预先设计的流程模块,贯穿选题构思、素材整理、文本撰写、视觉编排及渠道分发的完整周期,显著增强了自媒体工作的规范性与产出速率。 经过多轮实践验证,这些标准化流程不仅精简了操作步骤,减少了机械性任务的比重,还借助统一的操作框架有效控制了人为失误。由此,创作者得以将主要资源集中于内容创新与深度拓展,而非消耗于日常执事务。具体而言,在选题环节,系统依据实时舆情数据与受众偏好模型生成热点建议,辅助快速定位创作方向;在编辑阶段,则提供多套经过验证的版式方案与视觉组件,保障内容呈现兼具美学价值与阅读流畅性。 分发推广模块同样经过周密设计,整合了跨平台传播策略与效果监测工具,涵盖社交网络运营、搜索排序优化、定向推送等多重手段,旨在帮助内容突破单一渠道局限,实现更广泛的受众触达。 该集成方案在提供成熟模板的同时,保留了充分的定制空间,允许用户根据自身创作特性与阶段目标调整流程细节。这种“框架统一、细节可变”的设计哲学,兼顾了业通用标准与个体工作习惯,提升了工具在不同应用场景中的适应性。 从业视角观察,此方案的问世恰逢其时,回应了自媒体专业化进程中对于流程优化工具的迫切需求。其价值不仅体现在即时的效率提升,更在于构建了一个可持续迭代的创作支持生态。通过持续吸纳用户反馈与业趋势,系统将不断演进,助力从业者保持与业发展同步,实现创作质量与运营效能的双重进阶。 总体而言,这一工作流集成方案的引入,标志着自媒体创作方法向系统化、精细化方向的重要转变。它在提升作业效率的同时,通过结构化的工作方法强化了内容产出的专业度与可持续性,为从业者的职业化发展提供了坚实的方法论基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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