杭电-1003 Max Sum

Max Sum

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 217222    Accepted Submission(s): 51237

Problem Description
Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
 
Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line starts with a number N(1<=N<=100000), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).
 
Output
For each test case, you should output two lines. The first line is "Case #:", # means the number of the test case. The second line contains three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the first one. Output a blank line between two cases.
 
Sample Input
  
  
2 5 6 -1 5 4 -7 7 0 6 -1 1 -6 7 -5
 
Sample Output
  
  
Case 1: 14 1 4 Case 2: 7 1 6
Author
Ignatius.L
Recommend
We have carefully selected several similar problems for you:   1176  1069  1058  1159  1203 
 
#include <stdio.h>
int a[100010];
int main(){
	int T,N,i,cas=1;
	int start,end,temp,sum,max=0;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
		scanf("%d",&N);
		start=end=temp=1;
		sum=0;
		max=-1001;
		for(i=1;i<=N;i++){
			scanf("%d",&a[i]);
			sum+=a[i];
			if(sum>max)
			{
				max=sum;
				start=temp;
				end=i;
			}
			if(sum<0)
			{
				sum=0;
				temp=i+1;
			}
		}
		printf("Case %d:\n",cas++);
		printf("%d %d %d\n",max,start,end);
		if(T>0)
			printf("\n");
	}
	return 0;
}



基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值