LeetCode-maximum-subarray

本文介绍了一种在数组中寻找连续子数组并求其最大和的高效算法。以[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]为例,连续子数组[4,-1,2,1]的和最大为6。文章提供了O(n)复杂度的解决方案,并鼓励读者尝试使用更复杂的分治法。

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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.

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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.

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] A) {
        int n = A.length;
        if(n == 0)
            return 0;
        if(n == 1)
            return A[0];
        int sum_cur = A[0];
        int max_sum = A[0];
        for(int i = 1; i<n ;i++){
            if(sum_cur<0)
                sum_cur = A[i];
            else
                sum_cur += A[i];
            if(sum_cur > max_sum)
                max_sum = sum_cur;
        }
        return max_sum;
    }
}
 

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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