[詹兴致矩阵论习题参考解答]序言

本文为作者在学习矩阵理论课程期间所做的笔记总结,记录了从2014年10月22日至11月13日的学习过程。文中感谢了X.Z.Zhan教授的指导及Dr.D.M.Zhou提供的帮助。笔记中包含了关于谱范数的理解、解决问题的方法以及在阅读过程中发现的几处排版错误。

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This book was done during the course of the author's reading ``matrix theory'' by Prof. X.Z. Zhan from 22nd Oct. 2014 to 13th Nov. 2104.

Thank Prof. X.Z. Zhan for the reply of the email; and some hints from Dr. D.M. Zhou, such as

1. the sepctral norm of $A$ is just the largest singular value of $A$.

2. the spectral norm is the smallest unitarily invariant norms, which inspired me in solving Problem 4.9 by using Problem 4.11.

Also, some typos were found during this fun journey in the matrix theory.

1. Page 28, last 2nd line, $\bbC^n$ should be $\bbC^m$.

2. Page 33, last line, $S$ should be $S^T$.

3. Page 44, Problem 3, $i+j-1\leq n$ could just be omitted.

4. Page 58, Fan$k$ should be Fan $k$.

5. Page 75, line 4, the first $W$ should be $U^*$, and the second one should be $V$.

6. Page 81, last 6th line, the largest row sum should be the largest column sum.

7. Page 99, Problem 6, Perron root should be Perron vector.

Sincerely yours, Zujin Zhang

13th, Nov. 2014

<think>嗯,用户想学习算法题,让我随机推荐一道。首先,我需要确定用户的水平。可能是个初学者,所以题目不能太难,但也要有一定挑战性。我得找一个经典的算法题,既能帮助理解基础概念,又有实际应用。然后,想到分治算法,比如归并排序或者快速排序,但用户可能已经知道这些。或者选一个数组相关的题目,比如两数之和,但太简单了。需要稍微复杂一点,但又不是特别难。比如,求两个有序数组的中位数,但那个可能有点难。或者找第K大的元素?对了,用户之前提到过快速排序,可能对分治比较熟悉。那找一个分治相关的题目,比如“寻找两个有序数组的中位数”这个题目,不过这个题目确实有点难度。或者换个思路,比如最大子序和,这个可以用动态规划或者分治解决,比较适合。再考虑用户的引用里提到过随机算法和出题注意事项,可能需要题目有改编的空间。比如,最大子序和问题,可以改编成不同的场景,比如股票买卖,这样更贴近实际应用。确定题目后,需要按照用户的要求来组织回答。结构要清晰,分步骤解释。首先题目描述,然后输入输出样例,接着解题思路,分步骤讲解,最后给出代码示例。还要注意LaTeX格式的正确使用,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。然后,解题思路部分要详细。比如最大子序和,分治法的思路是将数组分成左右两部分,分别求左右的最大子序和,再求跨越中间的最大子序和,最后比较三者取最大。这个过程需要递归处理左右子数组。 代码部分需要用Python实现,确保语法正确。同时,要解释代码的每一部分,比如递归终止条件,如何计算左右和中间的最大值。最后,生成相关问题,比如分治法的其他应用,动态规划解法,或者时间复杂度的分析。这些能帮助用户进一步深入学习。 检查是否符合所有系统级指令:中文回答,正确使用LaTeX格式,生成相关问题,引用标识。比如在分治法的应用场景里,可以引用用户之前提到的快速排序作为例子,添加引用标记[^1]。 现在确保所有要求都满足,没有遗漏。然后组织内容,保持逻辑清晰,帮助用户逐步理解问题及其解决方法。</think>### 推荐算法题:最大子序和(分治法实现) #### 题目描述 给定一个整数数组 $nums$,找到具有最大和的连续子数组(至少包含一个元素),返回其最大和。例如: 输入:$nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]$ 输出:$6$ 解释:连续子数组 $[4,-1,2,1]$ 的和最大为 $6$[^1]。 #### 输入/输出格式 - **输入**:一行整数,用空格分隔,如 `-2 1 -3 4 -1 2 1 -5 4` - **输出**:一个整数,如 `6` #### 解题思路(分治法) 1. **分治策略**:将数组分为左右两半,分别求解左半部分、右半部分的最大子序和,以及跨越中间的最大子序和。 2. **合并阶段**:比较三者的最大值,取最大结果。 3. **关键公式**: - 跨越中间的最大和:需从中间向左右扩展计算,满足: $$ \text{max\_cross} = \max_{i \leq mid}(\sum_{k=i}^{mid} nums[k]) + \max_{j > mid}(\sum_{k=mid+1}^{j} nums[k]) $$ #### 代码实现 ```python def max_subarray(nums): def divide_conquer(l, r): if l == r: return nums[l] mid = (l + r) // 2 left_max = divide_conquer(l, mid) right_max = divide_conquer(mid + 1, r) # 计算跨越中间的最大和 left_sum = right_sum = -float('inf') tmp = 0 for i in range(mid, l - 1, -1): tmp += nums[i] left_sum = max(left_sum, tmp) tmp = 0 for i in range(mid + 1, r + 1): tmp += nums[i] right_sum = max(right_sum, tmp) cross_max = left_sum + right_sum return max(left_max, right_max, cross_max) return divide_conquer(0, len(nums) - 1) # 示例测试 nums = list(map(int, input().split())) print(max_subarray(nums)) ``` #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n \log n)$,分治递归深度为 $\log n$,每层合并操作耗时 $O(n)$[^2]。 - **空间复杂度**:$O(\log n)$,递归栈空间。 ---
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