最大连续乘积字串

首先解释一下字串和子序列的区别:

子串:连续

子序列:不连续

问题描述:给定一个浮点数序列,取最大乘积连续子串的值。

输入:-2.5,4,0,3,0.5,8,-1

输出:3,0.5,8

解决这个问题的思路两个:

一、暴力

二、动态规划

第一种思路就不分析了。对于动态规划,假定给定的浮点数组为a[],考虑到可能有负数,可以用MaxA来表示以a结尾的最大的连续子串的乘积值,用MinA表示以a结尾的最小的子串的乘积值,动态规划函数如下:

MaxA[i]=Max{a[i],MaxA[i-1]*a[i],MinA[i-1]*a[i]}

MinA[i]=Min{a[i],MinA[i-1]*a[i],MaxA[i-1]*a[i]}

初始状态为MaxA[0]=MinA[0]=a[0]

完成的代码如下:

//最大乘积子串
double funcMax(double *a,const int n)
{
	double *MaxA=new double();
	double *MinA=new double();
	MaxA[0]=MinA[0]=a[0];
	double value=MaxA[0];
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		MaxA[i]=max(max(a[i],MaxA[i-1]*a[i]),MinA[i-1]*a[i]);
		MinA[i]=min(min(a[i],MaxA[i-1]*a[i]),MinA[i-1]*a[i]);
		value=max(value,MaxA[i]);
	}
	return value;
}

int main()
{

	double a[]={-2.5,4,0,3,0.5,8,-1};
	double result=funcMax(a,7);
	cout<<result<<endl;
	return 1;
}

<完>




### 滑动窗口算法解释 滑动窗口算法是一种用于处理涉及连续或固定长度子数组、子序列或子字符串问题的技术[^1]。该技术的核心在于通过维持一个可变的区间——即所谓的“窗口”,来遍历整个数据集,从而高效解决特定类型的优化问题。 #### 基本原理 具体来说,在编程和数据结构领域中,滑动窗口算法的主要特点是能够有效地更新当前正在考察的部分数据集合的状态而无需重复计算全部元素的信息。每当窗口向前推进一步时,只需考虑移入的新元素以及离开的老元素对于整体状态的影响即可完成必要的调整操作[^2]。 这种机制使得当面对诸如求解最大/最小值、平均数等问题时特别有效率,并且可以在O(n)线性时间内得到解答,其中n代表输入规模大小。 ### 应用场景实例 - **寻找满足条件的最大/最小子串**:比如给定一段字符序列S和整数值K, 寻找最长不含超过k种不同字母的字串。 - **统计频率相关题目**:例如在一个数组里找到任意长度不超过L且各元素之和大于等于s的第一个连续子数组。 - **其他基于范围查询的任务**:如判断是否存在某个区间的乘积为负数等情形也适合采用此类方法来进行快速筛选。 ```java // Java 实现示例 - 动态大小滑窗查找符合条件的最短子数组 public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) return 0; int n = nums.length; int ans = Integer.MAX_VALUE; int left = 0; int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { sum += nums[i]; while (sum >= s) { // 当前窗口内的总和已经达到了目标值,则尝试收缩左边界以获得更优解 ans = Math.min(ans, i + 1 - left); sum -= nums[left++]; } } return ans != Integer.MAX_VALUE ? ans : 0; } ``` 上述代码展示了如何运用动态尺寸变化的滑动窗口策略去定位到第一个达到指定累加阈值`S`以上的最小区间长度[^3]。
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