HDU-1003-Max Sum

本文介绍了一道经典的最大子串和问题——A-MaxSum,并提供了详细的解题思路及代码实现。该问题要求从给定序列中找出具有最大和的连续子序列及其起始和结束位置。

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A - Max Sum
Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u
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Status

Practice

HDU 1003
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

求最大子串和,和NYOJ-44题一样,只是这题还要输出区间
NYOJ-44http://blog.youkuaiyun.com/qq_32680617/article/details/50759863

思想都在注释里,不过这次代码写的不够简练,想的有点多。
注意空行输出的条件

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<string>
#include<stack>
#include<queue>
#include<math.h>
#include<limits.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int this_i,this_j;//当前区间
int max_i,max_j;//最终区间
int this_sum;//当前最大值
int max_sum;//最终最大值
int temp;//临时接收数据
int T,N;//俩没用的数据
int main()
{
    cin>>T;
    int num=1;//计数的
    while(T--)
    {
        cin>>N;
        cin>>this_sum;//第一个数据作为初始值
        max_sum=this_sum;
        this_i=1,this_j=1,max_i=1,max_j=1;//初始化各值
        for(int i=2; i<=N; i++)
        {
            cin>>temp;//接收到一个数据
            if((this_sum+temp)<temp)
            {
                //如果当前最大值加上当前数据后小于当前数据
                this_sum=temp;//当前数据赋值给当前最大值
                this_i=i;//更改当前区间
                //this_j=i;
            }
            else
            {
                //如果当前最大值加上当前数据后大于等于当前数据
                this_sum+=temp;//当前最大值累加
               // this_j++;//当前区间终点+1
            }
            if(this_sum>max_sum)//如果当前最大值大于最终最大值
            {
                max_sum=this_sum;//更新最终最大值并更新最终区间
                max_i=this_i;
                max_j=i;
            }
        }
        printf("Case %d:\n",num++);
        printf("%d %d %d\n",max_sum,max_i,max_j);
        if(T!=0)
            printf("\n");
    }
    return 0;
}

动态规划的入门题

### 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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