Maximum Sum

Maximum Sum

Time Limit:500MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u
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Description

Given a 2-dimensional array of positive and negative integers, find the sub-rectangle with the largest sum. 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. A sub-rectangle is any contiguous sub-array of size 1 × 1 or greater located within the whole array.
As an example, the maximal sub-rectangle of the array:
0−2−70
92−62
−41−41
−180−2
is in the lower-left-hand corner and has the 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 white-space (newlines and spaces). These  N  2 integers make up the array in row-major order (i.e., all numbers on the first row, left-to-right, then all numbers on 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

The output is the sum of the maximal sub-rectangle.

Sample Input

inputoutput
4
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
15

Dp:

   因为所求之和为矩阵和,所以必须满足行数相邻,每行起点终点相同,即需要构造dp[i][j][k],表示矩阵行数以终点为i,以j为起点,k为终点的矩阵最大和,sum值记录该i行起点为for(k--),终点为k的矩阵和。当然同样可以枚举以k为起点的矩阵和,同理。

   复杂度O(n3);

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
const int INF = 0x3f3f3f3f;
using namespace std;
int a[105][105];
int dp[105][105][105];
int main(){
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        for(int j = 1; j <= n; j++){
            scanf("%d", &a[i][j]);
        }
    }
    int ans = -INF;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        for(int j = 1; j <= n; j++){
            int sum = 0;
            for(int k = j; k >= 1; k--)//枚举以k为终点;//(for(int k = j; k <= n; j++)//这是枚举k为起点;)
        { sum
+= a[i][k];//sum值记录第i行以k为终点的矩阵和; dp[i][j][k] = max(sum,sum+ dp[i-1][j][k]); ans = max(ans, dp[i][j][k]); } } } printf("%d", ans); return 0; }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ACMessi/p/4900602.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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