JAVA实践分治法最大连续子序列求和

本文介绍了如何使用JAVA通过分治法解决最大连续子序列求和问题。详细阐述了算法思路,包括跨边界求和的处理,并提供了代码实现及运行结果,帮助理解分治法的应用。

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前言

最大连续子序列求和是指给定一串数字,算出一段连续的数字能求得的最大和。

实现功能

给定一串数字

3, -4, 2, 5, 9, -3, 7, 9

求连续的子序列的最大和

3, -4, [2, 5, 9, -3, 7, 9]

最大连续子序列的和是29

实现参考

概括

 * 拆分序列(直到只剩下一个数的序列) ---->   左序列|右序列
 * 求左序列最大值
 * 求右序列最大值
 * 求跨边界的最大值
 * 求以上三个最大值的最大值
 * 不断重复

中文版参考

 * 给定一个序列,求其中求和所得最大
 *
 * 假设存在一组序列
 * 3 -4 2 5 9 -3 7 9
 * 将这组数一分为2,得到
 * {2 -4 2 5 9}{-3 7 9}
 * 再对左边序列拆分
 * {2 -4}{2 5 9}
 * 再左拆分
 * {2}{-4}
 * 再左拆分
 * {2} 大于0,因此当前序列最大和为【2】(当前序列是指{2}这个只有一个数字的序列)
 * 处理右边
 * {-4} 小于0,返回0,可以看作是当前序列的最大和为【0】
 * 左右已处理完毕,回到上一层
 * 处理跨越边界的情况【跨越边界的详细描述请看下一个副标题】
 * {2}{-4}被拆
在C语言中,分治法可以用来解决诸如寻找数组中的最大连续子序列问题。这个问题也被称为“滑动窗口”或“Kadane's algorithm”。以下是使用分治思想的一个简单示例: ```c #include <stdio.h> // 分治函数,返回给定区间内的最大子序列 int maxSubArray(int a[], int low, int high) { // Base case: 如果只有一个元素,它就是最大子序列 if (low == high) return a[low]; // 中间点 int mid = (low + high) / 2; // 分别计算左半部分右半部分的最大子序列 int leftSum = maxSubArray(a, low, mid); int rightSum = maxSubArray(a, mid+1, high); // 计算跨越中间点的最大子序列 int temp = 0; int currMax = INT_MIN; // 初始化为负无穷大 for (int i=mid; i>=low; i--) { temp += a[i]; currMax = ((currMax > temp) ? currMax : temp); // 更新当前最大 } temp = 0; currMax = INT_MIN; for (int i=mid+1; i<=high; i++) { temp += a[i]; currMax = ((currMax > temp) ? currMax : temp); // 更新当前最大 } // 返回左右两部分以及跨越中间的最大中的最大值 return (leftSum > rightSum) ? leftSum : (rightSum > currMax ? rightSum : currMax); } int main() { int arr[] = { -2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); printf("最大连续子序列: %d\n", maxSubArray(arr, 0, n-1)); return 0; } ``` 在这个例子中,我们首先将数组分成两半,然后递归地计算每半的最大子序列,接着找到跨越中间点的最大子序列。最后,比较这三个结果并返回最大的那个。
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