LeetCode - Maximum Subarray

寻找最大连续子数组之和
本文介绍如何在数组中找到具有最大和的连续子数组,包括实例演示和时间复杂度分析。

Maximum Subarray

2013.12.17 14:21

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.

click to show more practice.

More practice:

If you have figured out the O(n) solution, try coding another solution using the divide and conquer approach, which is more subtle.

Solution:
  This is a typical problem on any Data Structure textbook. Need no further explanation.
  Time complexity is O(n), space complexity O(1).
Accepted code:
 1 //#define __MAIN__
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstdlib>
 4 using namespace std;
 5 
 6 class Solution {
 7 public:
 8     int maxSubArray(int A[], int n) {
 9         // Note: The Solution object is instantiated only once and is reused by each test case.
10         if(A == nullptr){
11             return 0;
12         }
13 
14         if(n <= 0){
15             return 0;
16         }
17 
18         int i;
19         int max_value;
20 
21         max_value = A[0];
22         for(i = 0; i < n; ++i){
23             if(A[i] > max_value){
24                 max_value = A[i];
25             }
26             if(A[i] >= 0){
27                 break;
28             }
29         }
30 
31         if(i >= n && max_value <= 0){
32             // All A[i]s are 0 or negative.
33             return max_value;
34         }
35 
36         int sum, max_sum;
37 
38         sum = max_sum = 0;
39         for(i = 0; i < n; ++i){
40             sum += A[i];
41             if(sum < 0){
42                 sum = 0;
43             }
44             if(sum > max_sum){
45                 max_sum = sum;
46             }
47         }
48 
49         return max_sum;
50     }
51 };
52 
53 #ifdef __MAIN__
54 int main()
55 {
56     Solution sol;
57     int A[] = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
58     const int n = sizeof(A) / sizeof(int);
59 
60     printf("%d\n", sol.maxSubArray(A, n));
61 
62     return 0;
63 }
64 #endif

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuli19901106/p/3478543.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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