大子判断

最新推荐文章于 2022-12-07 22:30:00 发布
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博客介绍了大子判断的两种情况，一是撞撞小子且腰里出子为大子，二是线上有压力且腰里出子为大子。

在这里插入图片描述
线上撞小子 + 腰里出子 = 大子

在这里插入图片描述
线上有压力 + 腰里出子 = 大子

分治算法——最大子数组
Hellow_World
01-10 1001
用分治算法生成最大子数组，C语言实现。（继续学习《算法导论》）
解决最大子数组之和的三种方法
m0_37732339的博客
06-01 7430
所谓最大子数组问题,就是在给定的一串包含正数,负数的数组中,找出最大的子数组的和例如:输入:1,-2,3,10,-4,7,2,-5最大子数组和为18一般而言,有三种办法可以用于解决这个问题1.暴力破解法暴力破解法就是将所有的子数组的和全部加起来,取最大的算法最简单,但是时间复杂度最高时间复杂度:O(n)=n^3var sum=-1000; for (var i=0;i<arr.length;...
算法导论——最大子数组
WaterWin的博客
11-09 2073
问题描述：给定一个数组，总数组中找出一个子数组使得这个子数组中的元素的和最大。 思路：将数组进行分解成两个子数组，那么数组的最大子数组可能有三种情况。第一，完全位于左子数组中；第二，完全位于右子数组中；第三，跨越两个数组。然后取这三种子数组的最大值的子数组就是数组的最大子数组了。最后涉及到分解的截止条件，当子数组中的元素只有一个的时候，那么这个子数组本身就是最大子数组了。 下面是C++的实现 ...
最大子数组
leibso的博客
05-10 206
最大子数组 思想：分治策略 参考书籍： 算法导论 与书籍上相比改进点：在leftsum的起始值默认包含mid 的情况下，不让right包含第一个不匹配值，解决返回造成和原理论不符合的做法，虽然在每层几个递归返回的时候比较大小可以规避这个问题，但是确实存在 注： 这里称 mid 为确认点，因为mid 不一定为中点，只是为了变成方便和效率问题。但是中点更优秀，无奈我习惯了称确认点 分治算法思想 ...
最大子序列求和_最大子序列和问题
weixin_26870929的博客
02-12 646
问题描述：给定一个整数序列，a0, a1, a2, …… , an(项可以为负数)，求其中最大的子序列和。如果所有整数都是负数，那么最大子序列和为0；例如：对于序列-2， 11， -4， 13， -5， –2。 所求的最大子序列和为20(从11到13，即从a1到a3)。用于测试下面代码的的主函数代码如下：(注意要更改调用的函数名)int main(int argc, char **argv){ve...
算法题 最大子数组和
心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！
12-07 620
写这篇文章之前，我已经刷了一遍leetcod的top150道热题，一本剑指offer，牛客上一百多道题目的某企题库。 但是！ 我我最近重新去做题，发现我只是稍有头绪，完全和想象中的效果不一样。反思总结，我只是在为了刷题而刷题，因此今天准备拿这道刷法题开刀，深入去学习，分享这道题，这类题，以及做算法题常要想到的技巧和方法。 此题还有很多变种，适合用来讲解动态规划的思路给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。示例
最大子数组问题
wozaizhe55
01-17 225
文章目录背景转换为最大子数组 背景 leetcode 上有道题 121. Best Time to Buy and Sell Stock 这道题在已知股票价格的时候求解买卖一次能够获得的最大利润，题目不难，附上解法： class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { if(prices.length < 2) return 0; int max_num = prices[pric
最大子数组-python实现
weixin_43645125的博客
11-09 896
最近在看算法导论，在第三章看到用递归查找的方法找出最大子数组，理解很容易，但是还是有些复杂，就在网上看了一下大牛写的动态规划法，明显简单多了。故想分享给小伙伴。由于递归方法很经典，所以也再次介绍一下。 递归方法即使将一个数组以二分法进行分成若干个子数组，在合并成所求的子数组 def max_child(arr,low,high): if arr[low]=arr[high]: return arr...
最大子序列和
helloworld的专栏
12-14 454
给定一个整数序列，a0, a1, a2,…, an（序列项可以为负数），求其中最大的子序列和，如果所有整数都是负数，那么最大子序列和为0；首先定义两个变量：max_so_far和max_ending_here 然后从左到右开始遍历输入序列，其中：max_ending_here用以表示序列中截止到当前位置的最大子序列和，max_so_far则是通过冒泡排序的方式获取max_ending_here的最大
最大子序列求和_最大子序列的求解-分治方法
weixin_36328527的博客
12-30 529
问题描述问题：给定整数序列，求解其中最大子序列(连续的序列)。思路分析利用“分治”和递归的思想求解，在《数据结构与算法分析(Java语言描述)》Page29，作者给出了具体的java代码。总体思路是，原序列的子序列存在于三处，左、右和跨中点。将序列从中点分割，分别用递归求出左边最大子序列右边最大子序列跨中点的最大子序列其中，步骤3分别求出包含左侧和右侧包含中点端点的最大子序列，求和即是结果。这样最...
最大子序列
sinat_42994131的博客
07-21 3184
最大子序和算法 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。 进阶: 如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。 求解最大子序和，最先想到的方法是遍历所有子序列，但时间复杂...
最大子序列求和最大子序列求和
03-01
在这个问题中，我们可以通过维护一个变量，用来存储当前子序列的最大和，每当遇到新的元素时，判断是将其加入当前子序列还是重新开始一个新的子序列，以此来动态更新最大子序列和。这种方法的时间复杂度仅为O(n)，是...
最大子数组的线性时间求解问题
筱羊冰冰
01-04 351
之前有一个博客说的是使用分治的方式处理问题，但是我们可以看到实际上是将问题复杂化了。 链接：最大子数组问题 动态规划 dp说白了就是一个个的不断尝试，来找到问题的最优解，那么动态规划就应该有一个状态转移方程，我们来看看这道题用动态规划能不能解决？ 算法导论还是很良心的，至少给了我们以下的思路： 使用如下思想为最大子数组问题设计一个非递归的、线性时间的算法。从数组的左边界开始，从左至右处理，记录到目前为止已经处理过的最大子数组。若已知A[1…j]的最大子数组，基于如下性质将解扩展为A[1…j+1]的最大子数
STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
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Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
基于ROS的机器人运动规划与路径搜索算法实现工作空间_包含A星Dijkstra等经典与优化算法在二维三维栅格地图中的高效路径规划与避障实现结合RVIZ可视化插件进行实时路径动态障碍.zip
12-02
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基于OpenStreetMap开源地理数据与OSRM高性能路由引擎的跨平台智能路径规划系统_集成多模式交通网络分析实时交通流量预测动态避障与多目标优化算法的综合性导航解决方案_.zip
12-02
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最大子数组线性
03-14
### 最大子数组问题的线性时间复杂度算法 最大子数组问题是找到一个一维数组中的连续子数组，使得该子数组的和达到最大值。为了实现线性时间复杂度 \(O(n)\)，可以通过动态规划的思想来解决此问题。 以下是具体方法及其代码实现： #### 方法描述 通过一次遍历数组即可完成计算。定义两个变量 `current_max` 和 `global_max` 来分别存储当前子数组的最大和以及全局范围内的最大子数组和。 - 初始化 `current_max` 和 `global_max` 为第一个元素。 - 遍历时更新规则如下： - 对于每个新元素 \(A[j]\)，判断将其加入现有子数组还是重新开始一个新的子数组更优：\( \text{current\_max} = \max(A[j], current\_max + A[j])\) [^3]。 - 更新全局最大值：\( \text{global\_max} = \max(global\_max, current\_max) \)。 - 这样可以在单次扫描过程中得到最终的结果。 这种方法的核心在于利用了局部最优解逐步构建整体最优解的过程，从而实现了线性时间复杂度。 #### Python 实现 ```python def max_subarray_linear_time(arr): if not arr: return 0 global_max = current_max = arr[0] for i in range(1, len(arr)): # 判断是否继续扩展当前子数组或者重新开始新的子数组 current_max = max(arr[i], current_max + arr[i]) # 更新全局最大值 global_max = max(global_max, current_max) return global_max # 测试用例 arr = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] result = max_subarray_linear_time(arr) print(f"The maximum subarray sum is {result}") ``` 上述代码展示了如何以线性时间复杂度解决问题，并返回最大子数组的和。在此基础上还可以进一步优化以追踪实际的子数组索引位置。 --- ### 时间复杂度分析 整个过程仅需遍历数组一次，每次迭代的操作均为常数级别操作，因此总的时间复杂度为 \(O(n)\)。 ---
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