求一个连续子序列的和的最大值

本文介绍了一种求解最大子序列和问题的有效方法——动态规划。通过实例代码展示了如何使用动态规划来解决这一问题,并实现了O(n)的时间复杂度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

例如:

序列K{k1,k2,k3,k4,,,kn};  求其中地址连续的序列的和的最大值。

这是我在面试的时候遇到的问题,回来之后好好琢磨了一下,发现这其中的很大奥秘

可能这里会用到算法,但是选用哪一种算法能够使时间复杂度最低呢,从刚开始的穷举法到递归(分治)法到最后的动态规划法,我因为今天时间有限就不一一举例了,我就将时间复杂度最低的动态规划法举例一下好啦!

int MaxSubSequence(const int A[],int n){
    int currentSum,Maxsum,j;
currentSum=Maxsum=0;
for(j=0;j<n;j++){
    currentSum+=A[j];
    if(currentSum>MaxSum){
        MaxSum = currentSum;
    }else if(currentSum<0){
        currentSum=0;
    }

}

return MaxSum;
}


在代码中可以看到  currentSum  是始终更新的,这里的时间复杂度为  O(n)。 找工作每天跑的真累啊!我的要求也不高,只要有项目做让我能力提升就可以。哎!!


我是最文艺的程序猿!




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