To the Max - POJ 1050 dp

寻找最大子矩阵和
本文讨论了一种算法,用于在二维数组中找到和最大的子矩形,并输出该最大和。算法通过将问题分解为多个一维子问题来解决,复杂度低于O(n^3)。

To the Max
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Description

Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1*1 or greater located within the whole array. The sum of a rectangle is the sum of all the elements in that rectangle. In this problem the sub-rectangle with the largest sum is referred to as the maximal sub-rectangle. 
As an example, the maximal sub-rectangle of the array: 

0 -2 -7 0 
9 2 -6 2 
-4 1 -4 1 
-1 8 0 -2 
is in the lower left corner: 

9 2 
-4 1 
-1 8 
and has a sum of 15. 

Input

The input consists of an N * N array of integers. The input begins with a single positive integer N on a line by itself, indicating the size of the square two-dimensional array. This is followed by N^2 integers separated by whitespace (spaces and newlines). These are the N^2 integers of the array, presented in row-major order. That is, all numbers in the first row, left to right, then all numbers in the second row, left to right, etc. N may be as large as 100. The numbers in the array will be in the range [-127,127].

Output

Output the sum of the maximal sub-rectangle.

Sample Input

4
0 -2 -7 0 9 2 -6 2
-4 1 -4  1 -1

8  0 -2

Sample Output

15

题意:找到和最大的矩阵并输出最大的和。

思路:我们先看一下如果是一维的怎么办,sum[i]=  sum[i-1]<=0 ?  num[i] :sum[i-1]+num[i]。

           这道题只要把当做是n*(n-1)/2个一维的数,然后去算就可以了,复杂度应该是小于o(n^3),但是最后时间出来是16ms,看来数据比较水。

AC代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int num[110];
int res1[110][110];
int res2[110][110];
int main()
{ int n,i,j,k,ans=-100000000;
  scanf("%d",&n);
  for(k=1;k<=n;k++)
  { for(i=1;i<=n;i++)
     scanf("%d",&num[i]);
    for(i=1;i<=n;i++)
     for(j=i;j<=n;j++)
     { res1[i][j]=res1[i][j-1]+num[j];
       if(res2[i][j]<=0)
        res2[i][j]=res1[i][j];
       else
        res2[i][j]=res2[i][j]+res1[i][j];
       if(res2[i][j]>ans)
        ans=res2[i][j];
     }
  }
  printf("%d\n",ans);
}




内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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