HDU-1003 Max Sum

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

思路:
最近开始复习下DP,这是最经典的最大子段和问题了,具体的方法没什么好赘述的,有两点要注意下:
(1)所有数都是负数这种情况应该单独拿出来处理一下,除此之外只要有一个非负数都可以当做正常的情况来处理
(2)记录开始和结束位置的问题,首先考虑的是问题是什么时候去更新b和e,通过观察发现是在每次ans被更新的时候和每次tm清零的时候;其次要考虑的是更新的正确性,一开始我只是在ans更新的时候设置了一个e = i;然后在tm<0的时候设置了一个 b = e = i+1;而这就会出现错误的情况:当已经确定了某个连续子段的最大值时,如果tm的值<0了,那之前的位置记录就消失了。对于这个问题我突然想到了一种方法,就是建立一种概念————当前最大值的开始结束位置和历史最大值的开始结束位置,然后再在适时的地方做好b和e的更新工作,这样就能顺利的AC。通过这点我发现一个程序终究是解决问题的工具,只要概念上的东西是正确的,然后程序对思想的表达没有偏差,那么问题就能够得到解决。这是一个进步的过程,我之所以这样想,是因为我终于意识到成功的程序是人操控程序,而非程序来限制人的思维

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

int main()
{
    int n;
    int c = 0;
    int T;
    cin>>T;
    while(T--)
    {
        c++;
        int ans = 0;
        int tm = 0;
        int b,e,b_m,e_m;
        int b_n,e_n;
        b = e = 1;
        b_n = e_n = 1;
        cin>>n;
        int cnt = 0;
        int m = -1008;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
            int t;
            cin>>t;
            if(t < 0) {
                cnt++;
                if(t > m) {
                    m = t;
                    b_m = e_m = i;
                }
            }
            tm += t;
            if(tm < 0) {
                tm = 0;
                b_n = e_n = i+1;
                continue;
            }
            if(tm >= ans) {
                ans = tm;
                //问题只剩下该如何处置b和e
                e = i; 
                e_n = i;
                b = b_n;
            }
        }
        //判断负数的个数
        if(cnt == n) {
            b = b_m;
            e = e_m;
            ans = m;
        }
        //输出最后的结果 
        if(T == 0) {
            cout<<"Case "<<c<<':'<<endl;
            cout<<ans<<' '<<b<<' '<<e<<endl;
        }
        else {
            cout<<"Case "<<c<<':'<<endl;
            cout<<ans<<' '<<b<<' '<<e<<endl<<endl;
        }
    }
    return 0;
}
### HDU 4190 编程问题解析 针对HDU-4190这一特定编程挑战,该题目属于动态规划(DP)类问题[^3]。这类问题通常涉及寻找最优路径或者计算最优化的结果,在给定约束条件下实现目标最大化或最小化。 对于此题目的具体描述提到的是一个数塔结构,其中要求从顶部到底部移动,并且每次只能前往相邻节点,最终目的是使得所经过节点数值总和达到最大值。解决此类问题的关键在于理解如何有效地利用已知条件来构建解决方案: #### 动态规划算法设计 为了高效求解这个问题,可以采用自底向上的方法来进行动态规划处理。通过定义状态转移方程,逐步累积中间结果直至获得全局最优解。 ```python def max_sum_path(triangle): n = len(triangle) # 初始化dp数组用于存储各层的最大累加和 dp = [[0]*i for i in range(1, n+1)] # 设置起点即三角形顶端元素作为初始值 dp[0][0] = triangle[0][0] # 填充dp表 for level in range(1, n): for pos in range(level + 1): if pos == 0: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos] + triangle[level][pos] elif pos == level: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos - 1] + triangle[level][pos] else: dp[level][pos] = max(dp[level - 1][pos], dp[level - 1][pos - 1]) + triangle[level][pos] return max(dp[-1]) triangle = [ [2], [3, 4], [6, 5, 7], [4, 1, 8, 3] ] print(max_sum_path(triangle)) ``` 上述代码实现了基于输入参数`triangle`(表示数塔的数据结构)的函数`max_sum_path()`,它返回从顶至底所能得到的最大路径和。这里采用了二维列表形式保存每一级的最佳选择情况,从而保证能够快速访问并更新所需的信息。
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