poj1050 To the Max (动态规划)

博客探讨了如何从一维动态规划问题过渡到解决二维矩阵的最大子矩阵和问题。首先介绍了求解一维序列最大子序列和的动态规划思路,然后说明将二维问题转换为一维并应用动态规划算法来找到最大子矩阵和的解决方案。

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

题目意思:

给出一个矩阵。求出和最大的子矩阵,在解决这个问题的之前,首先看一下这个问题的一维问题,给出一个序列求最大子序列。满足i<=i<=j<=n 求出最大的i-->j的和。

题目分析:

对于一维问题,有很多的解决方法,当然也对应不同的时间和空间复杂度。有暴力,优化暴力,贪心,动态规划等解法,由于这里此题的二维问题要用到动态规划,这里只给出动态规划算法。对于二维问题只需要转化为一维的问题,在用动态规划方法解决问题。

一维动归:

int ToMax(int a[],int n){
    int s[10000]={0};
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(s[i-1]>=0) s[i]=s[i-1]+a[i];
        else s[i]=a[i];
    }
    int ma=-10000000;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(s[i]<ma) ma=s[i];
    }
    return ma;
}


二维AC代码:


                
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值