poj 1050 To the Max

本文介绍了一种求解二维矩阵中最大子矩阵和的算法实现。通过动态规划思想,使用一维数组记录每列元素累加值,并在累加过程中更新最大子序列和。适用于竞赛及实际问题解决。

http://162.105.81.212/JudgeOnline/problem?id=1050

找出最大子矩阵的和

用一个数组b来存放竖列的值,(具体哪列到哪列与j,k的值有关)

然后累加的同时记录下最大值, 如果和还>0继续累加

#include<iostream> using namespace std; int a[100][100]; int b[100]; int main() { //freopen("in.txt", "r", stdin); int n, i, j, k; int s, sum, max; scanf("%d", &n); for(i=0; i<n; i++) for(j=0; j<n; j++) scanf("%d", &a[i][j]); s=0; for(i=0;i<n;i++) { memset(b, 0, sizeof(b)); for(j=i; j<n; j++) { for(k=0; k<n; k++) b[k] += a[j][k]; sum = 0, max = 0; for(k=0; k<n; k++) { if(sum + b[k] > 0) sum += b[k]; else sum = b[k]; if(sum > max) max = sum; } if(max > s) s = max; } } printf("%d/n", s); return 0; }

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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