题目1527:首尾相连数组的最大子数组和-九度

探讨了在首尾相连的环形数组中寻找最大子数组和的问题,并提供了一个高效的解决方案。该方案能够处理普通子数组及跨越数组两端的情况。
题目描述:

给定一个由N个整数元素组成的数组arr,数组中有正数也有负数,这个数组不是一般的数组,其首尾是相连的。数组中一个或多个连续元素可以组成一个子数组,其中存在这样的子数组arr[i],…arr[n-1],arr[0],…,arr[j],现在请你这个ACM_Lover用一个最高效的方法帮忙找出所有连续子数组和的最大值(如果数组中的元素全部为负数,则最大和为0,即一个也没有选)。

输入:

输入包含多个测试用例,每个测试用例共有两行,第一行是一个整数n(1=<n<=100000),表示数组的长度,第二行依次输入n个整数(整数绝对值不大于1000)。

输出:

对于每个测试用例,请输出子数组和的最大值。

样例输入:
6
1 -2 3 5 -1 2
5
6 -1 5 4 -7
样例输出:
10
14
推荐指数:※※
求子数组的最大和是常见题。
这里考虑首尾相连的情况,那么就可以分为两种情况1.最大和就在原数组当中。2.最大和在收尾相连的数组当中,这种情况其实可以转化为求原数组子数组的最小和的情况。
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
#define max(a,b) ((a)>(b))?(a):(b)
#define min(a,b) ((a)<(b))?(a):(b)
#define MAX_INT 2000
int max_sub_arr(int *arr,int arr_length){
	int i,tmp,sum,min_sum,min_tmp,allsum=0;
	sum=0;tmp=0;
	min_sum=MAX_INT,min_tmp=MAX_INT;
	for(i=0;i<arr_length;i++){
		tmp=max(tmp,sum);//求出数组中的连续最大和
		sum+=arr[i];
		sum=sum>0?sum:0;

		min_tmp=min(min_tmp,min_sum);//求出数组中的连续最小和
		min_sum+=arr[i];
		min_sum=min_sum<0?min_sum:0;
		
		allsum+=arr[i];//数组的和
	}
	sum=max(tmp,sum);
	min_sum=min(min_tmp,min_sum);
	return max(sum,allsum-min_sum);//考虑首尾相连,就是普通的子数组最大和 与 数组和减去子数组最小和的两种情况
}
int main()
{
	int n,i;
	while(cin>>n&&n>0){
		int *arr=new int[n];
		for(i=0;i<n;i++)
			cin>>arr[i];
		cout<<max_sub_arr(arr,n)<<endl;
	}
	return 0;
}


### 最大子数组问题 最大子数组问题是算法领域中一个经典问题,旨在寻找一个数组最大的连续子数组。该问题可以通过多种方法解决,包括**暴力枚举法**、**分治法****动态规划**。 #### 暴力枚举法 暴力枚举法是最直观的解决方案,它通过枚举所有可能的子数组并计算其,最终找到最大值。该方法的时间复杂度为 $O(n^2)$,适用于小规模数据集。 #### 分治法 分治法通过将数组划分为两个子数组,并递归地求解左右两部分的最大子数组,同时考虑跨越中间的最大子数组。该方法的时间复杂度为 $O(n \log n)$,比暴力枚举法更高效。这种方法在最大子数组问题中具有广泛的应用,尤其是在处理大规模数据时[^1]。 #### 动态规划 动态规划是最优的解决方案之一,其核心思想是维护一个状态变量,记录以当前元素结尾的最大子数组。具体而言,状态转移方程为: $$ dp[i] = \max(dp[i-1] + nums[i], nums[i]) $$ 其中,$dp[i]$ 表示以第 $i$ 个元素结尾的最大子数组。最终的最大子数组即为 $dp$ 数组中的最大值。此方法的时间复杂度为 $O(n)$,并且空间复杂度可以优化至 $O(1)$[^3]。 以下是一个动态规划实现的示例代码: ```python def maxSubArray(nums): max_current = max_global = nums[0] for i in range(1, len(nums)): max_current = max(nums[i], max_current + nums[i]) max_global = max(max_global, max_current) return max_global ``` #### 循环数组的处理 当数组是循环数组时,最大子数组可能出现在数组首尾相连部分。在这种情况下,可以考虑两种情况: 1. 最大子数组位于数组中间。 2. 最大子数组跨越数组首尾。 为了解决第二种情况,可以通过计算数组减去中间最小子数组来获得最大。这种方法确保了对循环数组的正确处理[^2]。 #### 乘积最大子数组 如果目标是寻找乘积最大子数组,则需要考虑正负数交替的情况。动态规划可以通过维护两个状态变量 $f[i]$ $g[i]$,分别表示以第 $i$ 个元素结尾的最大最小乘积子数组。状态转移方程为: $$ f[i] = \max(nums[i], \max(f[i-1] \times nums[i], g[i-1] \times nums[i])) $$ $$ g[i] = \min(nums[i], \min(f[i-1] \times nums[i], g[i-1] \times nums[i])) $$ 最终的最大乘积即为 $f[i]$ 中的最大值[^4]。 ### 相关问题 1. 如何优化暴力枚举法的时间复杂度? 2. 分治法在最大子数组问题中的具体实现步骤是什么? 3. 动态规划在处理最大子数组问题时的状态转移方程如何推导? 4. 循环数组最大子数组问题如何处理? 5. 如何将动态规划方法扩展到求解乘积最大子数组问题?
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