hdu 1024 Max Sum Plus Plus(DP最大字段和)

本文探讨了MaxSumPlusPlus问题,这是一种比经典MaxSum更复杂的动态规划问题。任务是在给定序列中找到m对子序列,使得这些子序列的和达到最大值。文章提供了详细的算法思路和实现代码。

Max Sum Plus Plus

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 11158    Accepted Submission(s): 3673


Problem Description
Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To be a brave ACMer, we always challenge ourselves to more difficult problems. Now you are faced with a more difficult problem.

Given a consecutive number sequence S1, S2, S3, S4 ... Sx, ... Sn (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ Sx ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = Si + ... + Sj (1 ≤ i ≤ j ≤ n).

Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i1, j1) + sum(i2, j2) + sum(i3, j3) + ... + sum(im, jm) maximal (ix ≤ iy ≤ jx or ix ≤ jy ≤ jx is not allowed).

But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(ix, jx)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^


 

Input
Each test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S1, S2, S3 ... Sn.
Process to the end of file.


 

Output
Output the maximal summation described above in one line.


 

Sample Input
1 3 1 2 3 2 6 -1 4 -2 3 -2 3


 

Sample Output
6 8
Hint
Huge input, scanf and dynamic programming is recommended.


 

Author
JGShining(极光炫影)

 

思路:s[i][j]为i段包含j的最大和。ma[i][j]为前j个分为i段的最大和。答案就是ma[m][n]

       d[j]存的是数

        s[i][j]=max(s[i][j-1]+d[j],ma[i-1][j-1]+d[j]);

       ma[i][j]=max(s[i][k]) (i<=k<=j)

       又因为题目数给的太大一百万。所以二维数组不好开。想想可以用一维。

       s[j]为i段含j最大和,ma【j】为i段前j个最大和。

      s[j]=max(s[j-1]+d[j],ma[j-1]+d[j])

      ma[j]=max(s[k]) (i<=k<=j)

     ma[j]要先用后更新。这样就不会有问题了。

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
const int mm=1000010;
const int oo=1e9;
int d[mm],s[mm],ma[mm];
int n,m;
int main()
{
  while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
  {
    for(int i=1;i<=n;i++)
      scanf("%d",&d[i]);
    memset(s,0,sizeof(s));
    memset(ma,0,sizeof(ma));
    int _min,_max;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    { _max=-oo;int j;
      for(j=i;j<=n;j++)
       {if(s[j-1]<ma[j-1])
        s[j]=ma[j-1]+d[j];
        else s[j]=s[j-1]+d[j];
        ma[j-1]=_max;
        if(s[j]>_max)
          _max=s[j];
       }
       ma[j-1]=_max;
    }
    printf("%d\n",_max);
  }
}


 

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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