我们首先明确一点,动态规划问题的一般形式就是求最大值或者最小值。 其核心就是穷举。因为求最值肯定要将其全部的可能都列出来,这才找的出最值。 动态规划适合的穷举具有重叠子问题...
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最大子序列差 |
最大子段和是什么意思,最大子序列和是什么
ˋ^ˊ〉-# 给定一个长度为n,a[1n]的整数序列,找到[1,n]的某个子区间[i,j],使得fa[i]+...a[j]的和最大,或者找到最大和。 定义序列中最大的子段元素为负整数。但即便如此,这个空荡荡的摄影工作室里也确实没有什么可拍照的。 听说是在错误的时间到达的吗? 他只注重挑选光线最好的时间,却忽略了人们的日常生活! 是的,谁会在那里?
我们只需要扫描一次并找到最大值,即最大子段的总和。 intLSS_DP(inta[])//求最大子段和,动态规划,O(n){intf[101],n=a[0],max=-200000000;//f[i]代表第一个数,可以构成3。最麻烦的是找到和最大的子序列。我们可以这样理解:从数组的第一个元素开始,相加 ,并找到包含第一个元素的所有子序列的子序列。 并进行比较。 然后找到最大值的总和并记录下来。 同时
//i是左指针,ji是右指针,bestian和bestja是当前出现最大子段时左右指针的位置intMaxSum(int*arr,intn,int*besti,int*bestj){intsum=0;//总最大值。 如果序列的元素为负整数,则定义最大子段和为0。 例如,当(a1,a2,a3,a4,a5)=(-5,11,-4,13,-4-2)时,最大子段之和为11+(-4)+13=20。 解决方案1:穷举法,即所有可能的情况
 ̄□ ̄|| 算法说明:1.算法中的sum表示当前子段的和,即元素sa[i]到a[j]的和;sum表示函数最后存储的最大子段的和。 besti表示最大子段和的起点下标,bestj表示最大子段和的终点下标。 2.时间复杂度是子段的最大和或称为最大小计问题,以下简称MS。 MS:给定特定数据类型的序列:x1,x2,x3,x4,x5,x6],从序列中截取连续子序列,如果这样
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