最大子段和动态规划,最大子段和时间复杂度

最大子段和动态规划,最大子段和时间复杂度

3.最麻烦的是找到和最大的子序列。我们可以这样理解：从数组中的第一个元素开始相加，找到包含第一个元素的和落子序列，并比较大小。 。 然后找到最大值的总和并记录下来。 同1动态规划1.1基本思想动态规划算法与分治法不同，其基本思想是将要解决的问题分解为多个子问题。 与分而治之法的区别在于，它适用于动态规划算法解决的问题。分解后得到的子问题往往是

动态规划解决最大子段和问题所需的时间复杂度为O(n)。 是最好的解决方案。 假设b[j]存储A[i:j]的最大域和，其中1<=i<=j，则定义一个sum存储/*动态规划方法的思想：将大问题分解为小问题要解决一个问题，先解决子问题，然后通过解决子问题得到原问题的解。分解后的子问题彼此不独立。 最大子段和问题

DynamicProgramming-MaximumSubsegmentSum2018-01-1421:14:581.MaximumSubsegmentSumProblem问题描述：给定整数序列（可能为负数）a1,a2,,an，找到序列的最大子段和。 如果整数为负数，则定义其动态规划最大子段和动态规划最大子段和1。最大子段和问题。给定N个数A1，A2，An，从中选择k个（不固定的）连续数Ai，Ai+1，Ai+k-1，使得Σi+k−1iAt

采用动态规划算法求解最大子段和问题。具体来说，根据递归公式，依次得到子问题。 [输入形式]在屏幕上输入序列元素，包括负整数、0和正整数。 [输出形动态规划算法的最大子段总和为M。设最大子段总和包括a[i]in1~ibeb[i]，则：b[i]=max{0,b[i−1]}+a[i]i123456a[i]-211- 413-5-2b[i]-2117201513数组dpi中的最大值

1.求最大子段和示例：LuoGuP1115最大子段及问题描述给定长度为n的序列a，选择一个连续且非空的段，使该段的和最大。 第一行输入格式为整数，tableintLSS_DP(inta[])//求最大子段和，动态规划，O(n){intf[101],n=a[0],max=-200000000;//f[i]表示第i个能组成的最大和，max表示当前所有的最大和