最大子序和

本文介绍了两种算法,用于解决寻找具有最大和的连续子数组的问题。首先,暴力法通过检查所有可能的子数组来确定最大和,但效率较低。接着,介绍了更高效的贪心算法,该算法仅需一次遍历即可找出最大子数组和。

题目描述

给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

方法一:暴力法

class Solution {public:    int maxSubArray(vector<int>& nums) {       
 int max=INT_MIN;     
    int len=int(nums.size());    
        for(int i=0;i<len;i++)       
         {          
           int sun=0;       
           for(int j=i;j<len;j++)  
                  {            
                      sun+=nums[j];   
                               if(max<sun)  
                       {      
                       
                                                              
                          max=sun;
               }           }              }        return max;    }};

方法二:贪心算法

class Solution {public:    int maxSubArray(vector<int>& nums)
 {          
 int max=INT_MIN;          
 int sum=0;          
 int len=int(nums.size());          
 for(int i=0;i<len;i++)          
 {              
 sum+=nums[i];              
 if(max<sum)              
 {                  
 max=sum;              
 }              
 if(sum<0)              
 {sum=0;}          
 }         
  return max;    }};
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间列数据的优化与采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时特征;配套函数ts_image_to_coll可将采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间集抽样;④构建端到端的遥感时间列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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