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最新推荐文章于 2020-05-24 20:01:53 发布

huixisheng

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分类专栏： ACM dp 动态规划文章标签： 2010 c

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本文介绍了一个最大连续子数组和问题的二维版本，并提供了一种通过将二维问题转化为一维问题来解决该问题的方法。核心思路是从第一行开始，逐行累加数值形成新的一维数组，然后应用一维动态规划算法找出最大子数组和。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//一个最大连续字串和的改编题，把一维变成了二维的，
//那么解这个题的思路就是把二维变成一维就可以了。那么怎么变呢：
//从第一行开始往下把下面的行加上去，就变成一行了，那么再用一维的DP就可以了。
#include<iostream>//2331655 2010-04-12 17:44:08 Accepted 1081 15MS 280K 766 B C++ 悔惜晟
#include<string>
#include<cstdio>
using namespace std;
int num[105][105];
int dp[101];
int df[101];

int main()
{
int n, i, j;
while(scanf("%d", &n) != EOF)
{
  for(i = 1; i <= n; i++)
   for(j = 1; j <= n; j++)
    scanf("%d", &num[i][j]);
  int k, max1;
  max1 = INT_MIN;
  for(i = 1; i <= n; i++)
  {
   memset(dp, 0 ,sizeof(dp));

   for(j = i; j <= n; j++)
   {

    memset(df, 0 ,sizeof(df));
    for(k = 1; k <= n; k++)
     dp[k] += num[j][k];
    df[1] = dp[1];
    if(df[1] > max1)
            max1 = df[1];
    for(k = 2; k <= n; k++)
    {
     df[k] = max(df[k - 1] + dp[k], dp[k]);
     if(df[k] > max1)
      max1 = df[k];
    }
   }

}
printf("%d/n", max1);
}
}