结对开发4_循环数组的最大值

一维回环数组最大子数组算法
本文介绍了一种在一维回环数组中寻找最大子数组的算法实现。通过将数组长度扩大三倍并复制,可以简化循环过程中的边界处理问题。文中详细展示了C++代码实现,并给出运行结果。

一、思路

    考虑到数组需要首尾相连,我们采取把数组的长度增加两倍,并把复制的数组写在在最后一个数的后面,

  这样在循环的过程中并不需要采用新的算法,只要把原来的代码稍微修改一下,加一个判断使得组成最大数组的

  长度不超过原数组的长度即可。

二、源代码

  

/*======================================================================
            # Author: TianYongTao && ZhangYaPeng
            # E-Mail: 714251829@qq.com
            # Last modified: 2015-03-28 20:48
            # Filename: Demo.cpp
            # Description: 计算一维回环数组中的最大子数组并将其输出
======================================================================*/
# include "stdafx.h"
# include <iostream>
using namespace std;
# define LENGTH 5

int MaxSubArr(int * arr,int & start,int & count)            //start保存最大子数组起始点  count保存最大子数组长度
{
    int max = 0;
    int max1 = arr[0];                                //max1保存的是全部为负数的数组中的最大值
    int temp = 0;
    bool flag=false; 
    for(int i=0;i<2*LENGTH;i++)                //判断数组元素是否全部小于零
    {
        if(arr[i]>0)
        {
            flag=true;
        }
        if(arr[i]>=max1)
        {
            max1=arr[i];
            start = i;
        }
    }
    if(!flag)
    {
        count=1;
        return max1;                                    //返回全部是负数的数组中最大的那个负数
    }
    start=0;
    for(int i=0;i<2*LENGTH;i++)                //数组不全小于零时遍历一遍求出最大子数组
    {
        temp+=arr[i];
        count++;
        if(temp>max)
        {
            max = temp;
        }
        if(temp<=0)                                //如果在数组叠加过程中和小于0  则舍去  从该部分后面重新叠加
        {
            temp=0;
            start=i+1;
            count=0;
        }
        if(count==LENGTH)
        {
            if(arr[i]<0)
            {
                count--;
            }
            return max;
        }
    }
    return max;
}

int main()
{
    int Arr[LENGTH];
    int Array[2*LENGTH];    //以2倍首尾相接数组代替回环数组
    int start=0;
    int count=0;
    cout<<"请输入"<<LENGTH<<"个整数(可正可负): ";
    for(int i=0;i<LENGTH;i++)
    {
        cin>>Arr[i];
    }
    int k=0;
    for(int i=0;i<2*LENGTH;i++)
    {
        Array[i] = Arr[k++];
        if(k==LENGTH)
        {
            k=0;
        }
    }
    int max = MaxSubArr(Array,start,count);
    cout<<"最大子数组序列为:";
    for(int i=0;i<count;i++)
    {
        cout<<Array[start+i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    cout<<"最大子数组的和为:"<<max<<endl;
    return 0;
}

三、运行结果

  

四、总结

    对于相加的数组,若全为负数,只需比较大小,输出数组中最大的负数即可,如果有正有负,则依次相加比较。

  其他的和结对开发1的思想大致一样。

五、照片

  

转载于:https://www.cnblogs.com/littlechar/p/4377764.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值