NYOJ 44 字串和 (最大字串和 线性dp)

子串和最大值算法
本文介绍了一种解决子串和最大值问题的算法实现,通过动态规划的方法找到给定整型数列中连续子串的最大和。文章提供了一个完整的C++代码示例,并给出了具体的输入输出样例。

题目链接:

http://acm.nyist.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?pid=44

子串和

时间限制: 5000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度: 3
 
描述
给定一整型数列{a 1,a 2...,a n},找出连续非空子串{a x,a x+1,...,a y},使得该子序列的和最大,其中,1<=x<=y<=n。
 
输入
第一行是一个整数N(N<=10)表示测试数据的组数)
每组测试数据的第一行是一个整数n表示序列中共有n个整数,随后的一行里有n个整数I(-100=<I<=100),表示数列中的所有元素。(0<n<=1000000)
输出
对于每组测试数据输出和最大的连续子串的和。
样例输入
1
5
1 2 -1 3 -2
样例输出
5
提示
输入数据很多,推荐使用scanf进行输入
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f_max(int a,int b)
{
    if(a>b)
        return a;
    else
        return b;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int n;
        scanf("%d",&n);
        int a[n+1];
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        int dp[n+1];
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            dp[i]=f_max(dp[i-1]+a[i],a[i]);
        }
        int x=dp[1];
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(x<dp[i])
            {
                x=dp[i];
            }
        }
        printf("%d\n",x);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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