Maximum Subarray 解答

本文介绍了两种解决寻找数组中最大连续子数组和的方法:动态规划和单变量更新。通过实例演示了如何使用这两种方法来解决问题。

Question

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.

For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4],
the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

Solution 1 -- DP

New array dp[i] has the following meaning:

dp[i] is the largest sum of subsequence (including nums[i]).

 1 public class Solution {
 2     public int maxSubArray(int[] nums) {
 3         if (nums == null || nums.length < 1)
 4             return 0;
 5         int length = nums.length, result = nums[0];
 6         int[] dp = new int[length];
 7         dp[0] = nums[0];
 8         for (int i = 1; i < length; i++) {
 9             dp[i] = Math.max(nums[i], nums[i] + dp[i - 1]);
10             result = Math.max(result, dp[i]);
11         }
12         return result;
13     }
14 }

Solution 2

We can only use one variable instead of array.

 1 public class Solution {
 2     public int maxSubArray(int[] nums) {
 3         if (nums == null || nums.length < 1)
 4             return 0;
 5         int length = nums.length, result = nums[0], tmp = nums[0];
 6         for (int i = 1; i < length; i++) {
 7             tmp = Math.max(nums[i], nums[i] + tmp);
 8             result = Math.max(result, tmp);
 9         }
10         return result;
11     }
12 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ireneyanglan/p/4822777.html

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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