20160919求解最大子列和的问题

本文介绍了一种求解最大子列和的高效算法,通过在线处理实现O(N)的时间复杂度。该算法针对一系列整数序列找出具有最大和的连续子列,并详细展示了算法的实现代码。

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最近在重温数据结构的问题,看到以前的算法,想分享一下,就是求解最大子列和的问题。问题描述如下

给定KK个整数组成的序列{ N_1N1N_2N2, ..., N_KNK },“连续子列”被定义为{ N_iNiN_{i+1}Ni+1, ..., N_jNj },其中 1 \le i \le j \le K1ijK。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。

本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:

  • 数据1:与样例等价,测试基本正确性;
  • 数据2:102个随机整数;
  • 数据3:103个随机整数;
  • 数据4:104个随机整数;
  • 数据5:105个随机整数;

输入格式:

输入第1行给出正整数KK (\le 100000100000);第2行给出KK个整数,其间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。

输入样例:

6
-2 11 -4 13 -5 -2

输出样例:

20

这个问题,有几种解决的方法,最差的算法的复杂度是O(n^3),分治的算法的复杂度是O(NlogN),但是有种更棒的算法,复杂度可以达到O(N),在线处理算法,其实算法也是简单的,如下代码。

#include <stdio.h>
int maxSubseqSun(int A[],int num);
int main(int argc, const char * argv[]) {
    int num;
    scanf("%d",&num);
    
    int seq[num];
    for (int i = 0; i < num; i++) {
        scanf("%d",&seq[i]);
    }
    printf("%d\n",maxSubseqSun(seq, num));
    return 0;
}

/**
 *  求最大子序列的算法 时间的复杂度是O(n)
 *
 *  @param A   传入一个数组 比如 [-1,3,-2,4,-6,1,6,-1]
 *  @param num 需要计算的数值
 */
int maxSubseqSun(int A[],int num){
    int  sum = 0;
    int  maxSum = 0;
    
    for (int i = 0; i< num; i++) {
        sum += A[i];
        if (sum > maxSum) {
            maxSum = sum;
        }else if(sum < 0){
            sum = 0;
        }
    }
    return maxSum;
}

本文

    完!

 
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序特征,提升多变量时间序的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序数据,还推动了多领域多变量时间序应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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