Maximum Product Subarray

本文介绍了一种求解最大子数组乘积的算法,包括基本情况的处理、两种方法的对比,以及代码实现细节。

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The maximum product of sub-arrays in $[1, n]$ can be divided by 3 cases:

  1. A[n] is the maximum product of all sub-arrays in [1, n].
  2. The array which has the maximum product is end by A[n].
  3. The array of maximum product is not including A[n]. 

Thus the result can be expressed as

result = max(case1, case2, case3)

The second situation is not normal. If A[n] is positive, it can be got by prePositiveMax[n-1], if A[n] is negative, it can be got by preNegativeMin[n-1].

 

So one brute method is: 

prePositiveMax[n] = max(prePositiveMax[n-1]*A[n], preNegativeMin[n-1]*A[n], A[n]);
 
preNegativeMin[n] = min(prePositiveMax[n-1]*A[n], preNegativeMin[n-1]*A[n], A[n]); 

 

A more accurate method is:  

We define pEnd[i]: the maximum non-negative product of subarray with A[i]

We define nEnd[i]: the minimum non-positive product of subarray with A[i]

 

In fact, here we use pEnd, nEnd intead of prePositiveMax, preNegativeMin, thus we have  

if(A[i] > 0){     
    pEnd[i] = max(A[i], pEnd[i-1]*A[i]);     
    nEnd[i] = nEnd[i] * A[i]; 
}else{     
    pEnd[i] = nEnd[i] * A[i];     
    nEnd[i] = min(A[i], pEnd[i]*A[i]); 
}

 

Then, we can simplify as  

if(A[i] < 0) swap(pEnd, nEnd);

pEnd = max(pEnd*A[i], A[i]); 
nEnd = min(nEnd*A[i], A[i]);

 

So we conclude the whole code 

int maxProduct(int A[], int n) {
    if(1 == n) return A[0];
    
    int pEnd, nEnd, res;
    
    pEnd = nEnd = res = 0;
    
    for(int i = 0; i < n; ++i){
        if(A[i] < 0) swap(&pEnd, &nEnd);
        
        pEnd = max(pEnd*A[i], A[i]);
        nEnd = min(nEnd*A[i], A[i]);
        
        if(res < pEnd) res = pEnd; //from res = max(res, pEnd)
    }
    
    return res;
}

 


 

The complete code is:

class Solution {
private:
    int max(int a, int b){
        return a > b ? a : b;
    }
    int min(int a, int b){
        return a > b ? b : a;
    }
    void swap(int* a, int* b){
        *a = *a + *b;
        *b = *a - *b;
        *a = *a - *b;
    }
    
public:
    int maxProduct(int A[], int n) {
        if(1 == n) return A[0];
        
        int pEnd, nEnd, res;
        
        pEnd = nEnd = res = 0;
        
        for(int i = 0; i < n; ++i){
            if(A[i] < 0) swap(&pEnd, &nEnd);
            
            pEnd = max(pEnd*A[i], A[i]);
            nEnd = min(nEnd*A[i], A[i]);
            
            if(res < pEnd) res = pEnd;
        }
        
        return res;
        
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kid551/p/4113020.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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