PAT A1007. Maximum Subsequence Sum

Given a sequence of K integers { N1, N2, ..., NK }. A continuous subsequence is defined to be { Ni, Ni+1, ..., Nj } where 1 <= i <= j <= K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.

Now you are supposed to find the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies two lines. The first line contains a positive integer K (<= 10000). The second line contains K numbers, separated by a space.

Output Specification:

For each test case, output in one line the largest sum, together with the first and the last numbers of the maximum subsequence. The numbers must be separated by one space, but there must be no extra space at the end of a line. In case that the maximum subsequence is not unique, output the one with the smallest indices i and j (as shown by the sample case). If all the K numbers are negative, then its maximum sum is defined to be 0, and you are supposed to output the first and the last numbers of the whole sequence.

Sample Input:
10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21
Sample Output:

10 1 4


/******************************侯尼玛******************************/

最大连续子串和,最基础的动态规划题目,因为之前有在书上看到过,没什么障碍就写出来了。

这道题的动态规划思想非常简单:

(1)记录以第i位为结尾的所有连续子串中,sum最大的那一个连续子串的sum和起始点。举两个例子————串{1 2 34 5 6}中,以3为尾时,最大连续子串和为6(1+2+3),起始点为1;在串{-1 -2 3 4 5 6}中,以3为尾时,最大连续子串和为3,起始点就是3。

(2)在(1)的基础上,考虑第i+1位。以第i+1位为尾的最大连续子串有两种可能,一是直接加在以i为尾的最大连续子串后;二是与之前的最大连续子串分割开来,单独作为一个子串。举两个相应的例子————如串{1 2 34 5 6}中,若第i+1位为4,就属于第一种情况;而在串{-1 0 -24 5 6}中,若第i+1位为4,则属于第二种情况。

(3)通过(1)和(2)的方法记录以每一位为尾的最大连续子串和,再遍历一边找出最大的连续子串和与起始点,就能AC了。

另外这道题需要注意的一点是两个额外的要求:一是当最大连续子串和一样的时候,选择起始点和结尾点序号最小的那个;二是如果每一位都为负数时(虽然不严谨,但是当 成是最大连续子串和小于0也能AC),最大连续子串和直接输出0,起始点值输出整个串的起始值,结尾点值输出整个串的结尾点值。

附上代码:

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int num;
    while(cin>>num)
    {
        int *Sequence = new int [num+1];
        for(int i=0;i<num;i++)
        {
            cin>>Sequence[i];
        }
        int *MAXSequenceSum = new int [num+1];//以i为尾的子串中最大连续子串和的值
        int *SequenceBegin = new int [num+1];//以i为尾的子串中最大连续子串和的起始点
        MAXSequenceSum[0]=Sequence[0];
        SequenceBegin[0]=0;
        for(int i=1;i<num;i++)
        {
            if(MAXSequenceSum[i-1]+Sequence[i]>=Sequence[i])
            {
                MAXSequenceSum[i]=MAXSequenceSum[i-1]+Sequence[i];
                SequenceBegin[i]=SequenceBegin[i-1];
            }
            else
            {
                MAXSequenceSum[i]=Sequence[i];
                SequenceBegin[i]=i;
            }
        }

        int MAXSum=-0x7FFFFFFF,MAXEnd=0;//遍历找出最大连续子串和
        for(int i=0;i<num;i++)
        {
            if(MAXSequenceSum[i]>MAXSum)
            {
                MAXEnd=i;
                MAXSum=MAXSequenceSum[i];
            }
        }
        if(MAXSum<0)
            cout<<0<<' '<<Sequence[0]<<' '<<Sequence[num-1];
        else
            cout<<MAXSum<<' '<<Sequence[SequenceBegin[MAXEnd]]<<' '<<Sequence[MAXEnd];
    }
    return 0;
}


基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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