最大子数组问题动态规划,连续型动态规划例题

最大子数组问题动态规划,连续型动态规划例题

╯０╰ 这也是一个动态编程思想。max_ending_这里的意思是：当索引为i时，最大子数组为1。如果前一个最大子数组为负值，则取arr[i]2。否则，取前一个max_ending_here+arr[i]max_so_f(one)最大子段和问题1。复杂度为O(n的一般理论最大子段和问题的解决方案）已在上一篇博客中讨论过最大连续子序列。 我在这里稍微提一下，主要是为了更正式地解释为什么

综上所述，我们可以用动态规划算法来解决子段最大和（maximumcumulativesumofsubarrays）问题。 算法步骤1.首先需要定义p[]数组来记录每个状态下的最优解；2.为了恢复最优解，我们需要定义therec[]number输入：nums=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出：6解释：连续子数组的总和[4,- 1,2,1]是最大的，是6。 解题思路：设置一个与nums大小相同的数组，每个元素的值记录当前连续最大值，如下图：d

最大子数组问题与上面提到的经典动态规划非常相似：最长子序列例程，它代表了一种特殊类型的动态规划问题：思想分析。事实上，当我第一次看到这个问题时，我首先想到的是滑动窗口算法，因为最大子数组问题（动态规划）的描述如下：给定一个整数的序列s(可能是负数)a[1],a[2],a[3],...a[n],找到这个序列的子段和的最大值例如a[ i]+a[i+1]+...a[j]。 当给予时

动态规划其实就有这样的思想。当一个问题具有子问题重叠和最优子结构的性质时，往往可以通过这种方法得到答案。 对于最大子数组问题，用dparray来求解定义：dp[i]ii是数组下标，即"状态"1.什么是子数组：数组中的连续序列2.什么是最大子数组：每个子数组相加的值之和最大。这个在我们之前学过的最大子数组的分治实现中提到过。 使用分治法求最多子数组之和的关键步骤是除

2.想法2.1定义basecase当数组只有一个元素时，这个元素是最大子数组的和。 2.2定义dparray首先定义dparray，假设dp[i]代表以nums[i]结尾的子数组的最大和。 问题在于，在计算每个子数组的和时，存在很多重复计算。例如，当我们知道子数组[1,2]的和，然后计算数组[1,2,3]的值后，我们就可以完全使用子数组[1,2]，而不必从头到尾重新计算一遍，也就是说，我们可以