108 Maximum Sum

本文介绍了一个通过预处理和动态规划求解二维矩阵中最大子矩阵和的问题。该算法首先读取矩阵大小及元素值,并对每个元素进行累加处理以方便后续计算。接着,通过四层循环遍历所有可能的子矩阵并更新最大值。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#define N 101
using namespace std;
int n;
int ma[N][N];
int v[N][N][N][N];
void print2(int ma[][N],int n)
{
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        printf("%d",ma[i][0]);
        for(int j=1; j<n; ++j)
            printf(" %d",ma[i][j]);
        printf("\n");
    }
}
int main()
{
//    freopen("ex.in","r",stdin);

//    int t;
//    scanf("%d",&t);

//    while(t--)
//    {
        scanf("%d",&n);
        int maxv=-128;
        for(int i=1; i<=n; ++i)
            for(int j=1; j<=n; ++j)
            {
                scanf("%d",&ma[i][j]);
                if(ma[i][j]>maxv)
                    maxv=ma[i][j];
                ma[i][j]+=(j==0?0:ma[i][j-1]);
            }
//        memset(v,0,sizeof(v));

//        print2(ma,n);


        for(int x=1; x<=n; x++)
            for(int y=1; y<=n; y++)
            {
                for(int i=x; i<=n; i++)
                    for(int j=y; j<=n; j++)
                    {
                        if(x==i)
                            v[x][y][i][j]=(ma[x][j]-ma[x][y-1]);
                        else
                        {
                            v[x][y][i][j]=v[x][y][i-1][j]+(ma[i][j]-ma[i][y-1]);
                        }
                        if(v[x][y][i][j]>maxv)
                            maxv=v[x][y][i][j];

                    }

            }
        printf("%d\n",maxv);

//    }
    return 0;
}

<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于POJ最大和问题的题目或解法。用户提到的是“maximum sum problem”,根据提供的引用,引用[1]里提到了POJ 1481 Maximum sum,动态规划解法。所以首先确定题目编号是1481。 接下来,用户需要解法或问题。根据引用内容,问题描述是给定一组整数,找出两个不重叠的子数组,使得它们的和最大。动态规划的方法被提到,所以需要解释如何用动态规划解决这个问题。 首先,我需要确认问题的大意:找到两个不相交的子数组,使得它们的和最大。这需要分解问题,可能分为两个步骤:先找到从左到右的最大子数组,再找到从右到左的最大子数组,或者类似的方法。 然后,动态规划的思路通常是记录当前最大和,或者前向和后向的最大值。例如,维护两个数组left和right,left[i]表示从0到i的最大子数组和,right[j]表示从j到n-1的最大子数组和。然后遍历所有可能的分割点,计算left[i] + right[i+1]的最大值。 需要确保这两个子数组不重叠,所以分割点必须满足第一个子数组结束在i,第二个开始于i+1之后。因此,可能需要两次遍历,一次从左到右,一次从右到左,存储每个位置的最大值。 然后,编写代码示例,可能使用Python。例如,先计算left数组,再计算right数组,然后遍历所有可能的分割点,找到最大的组合。需要注意数组的索引范围,避免越界。 此外,引用中提到的其他POJ题目资源,如引用[2]和[3]提供了刷题顺序,可能用户对题目难度和顺序也有兴趣,所以可以推荐这些资源,帮助用户按难度练习。 最后,生成相关问题,可能涉及动态规划的其他应用,类似的最大和问题变种,或者POJ题目的推荐顺序。确保问题与用户的需求相关,帮助他们深入理解题目和解法。</think>关于POJ 1481 Maximum sum问题的解法和题目描述如下: ### POJ 1481 Maximum sum问题描述 给定$n$个整数的集合$A=\{a_1, a_2,...,a_n\}$,定义函数$d(A)$为满足以下条件的最大和: $$ d(A) = \max\left\{ \sum_{i=s_1}^{t_1} a_i + \sum_{j=s_2}^{t_2} a_j \ \big| \ 1 \leq s_1 \leq t_1 < s_2 \leq t_2 \leq n \right\} $$ 即寻找两个**不重叠**的子数组,使得它们的和最大[^1]。 --- ### 动态规划解法 #### 核心思路 1. **预处理左右区间最大子段和**: - 用$left[i]$表示从$a_1$到$a_i$区间内的最大子段和 - 用$right[j]$表示从$a_j$到$a_n$区间内的最大子段和 2. **遍历分割点**: 对于每个分割点$k$($1 \leq k < n$),计算$left[k] + right[k+1]$的最大值 #### 算法步骤 1. 正向遍历数组,计算$left$数组(类似最大子段和) 2. 反向遍历数组,计算$right$数组 3. 遍历所有可能的分割点,求最大和 --- ### Python代码实现 ```python def max_sum(arr): n = len(arr) # 计算左半部分最大子段和 left = [0] * n current = left[0] = arr[0] for i in range(1, n): current = max(arr[i], current + arr[i]) left[i] = max(left[i-1], current) # 计算右半部分最大子段和 right = [0] * n current = right[-1] = arr[-1] for i in range(n-2, -1, -1): current = max(arr[i], current + arr[i]) right[i] = max(right[i+1], current) # 寻找最大组合 max_val = -float('inf') for k in range(n-1): max_val = max(max_val, left[k] + right[k+1]) return max_val ``` --- ### POJ题目资源推荐 1. **题目难度列表**:引用[2]提供了POJ从易到难的刷题顺序,适合循序渐进练习 2. **同类问题扩展**:可尝试POJ 2479(Maximum sum进阶版)、POJ 2593(双字段最大和变种) 3. **训练路径**:参考引用[3]的刷题顺序规划,建议先掌握基础动态规划再挑战本题 ---
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