最长连续子序列的最大和

问题描述:
这个问题在很多的面试或者算法例子中经常出现。其主要关键点在与最大和连续。下面在程序中具体说明。

struct data {
	int temp;
	int index;
};  //构造该结构体主要是为了,存储最大子序列值,和开始下标

struct data maxzixulie(int a[], int len)
{
	struct data z;
	int max = -1;
	int temp;
	int i = 0;
	temp = -1;
	int index = 0;
	while( i < len)
	{
		if(temp<0)
		{

			temp = 0;
			index = i;
		}
		else
		{
			temp = temp + a[i];  //只要大于等于0我们就认为该元素会为子序列做贡献
			i++;
		}

		if(max < temp)
			max = temp;


	}
	z.index = index;   //开始下标
	z.temp = max;	   //最大子序列值


	return z;
}


好的,下面是最长连续子序列的问题描述解决思路: 【问题描述】 给定一个整数序列,找出其中最长的连续子序列(至少包含2个元素),使得所有子序列元素之相等,并返回该子序列的长度。 【解决思路】 这是一道典型的动态规划问题,我们可以用动态规划来解决。 我们可以先计算出整个序列的元素之sum,然后设dp[i]表示以第i个元素结尾的最长连续子序列的长度。如果前i个元素的元素之为sum,则前i个元素的最长连续子序列的长度为i,因为前i个元素中任意一个长度为i的子序列的元素之都等于sum。如果前i个元素的元素之不为sum,则可以在前i-1个元素中找到一个最长的连续子序列,使得该子序列的元素之等于sum - nums[i],然后将第i个元素加入该子序列中,得到以第i个元素结尾的最长连续子序列。 因此,状态转移方程为: ``` dp[i] = i if sum(nums[:i+1]) == sum max(dp[j]+i-j if sum(nums[j:i+1]) == sum - nums[i] else 0 for j in range(i)) ``` 其中,sum(nums[:i+1])表示前i+1个元素的元素之,sum - nums[i]表示前i个元素中除去第i个元素的元素之。 最终,最长连续子序列的长度等于dp中的最大值。 【Python代码实现】 下面是一个简单的Python函数,用于计算最长连续子序列的长度: ```python def longest_continuous_subsequence(nums): """ 计算最长连续子序列的长度 """ if not nums: return 0 sum = 0 for num in nums: sum += num dp = [0] * len(nums) for i in range(len(nums)): if sum(nums[:i+1]) == sum: dp[i] = i else: dp[i] = max(dp[j]+i-j if sum(nums[j:i+1]) == sum - nums[i] else 0 for j in range(i)) return max(dp) ``` 注意,这里使用了Python内置的sum函数,用于计算序列中所有元素的
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