每天 3 分钟，走上算法的逆袭之路。代码仓库GitHub： https://github.com/meteor1993/LeetCodeGitee： https://gitee.com/inwsy/LeetCode题目：最大子序和题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/solution/zui-da-zi-xu-he-by-le
#复杂度为n平方defMaxSubseqSum1(A,N):ThisSum=0MaxSum=0foriinrange(0,N):ThisSum=0forjinrange(i,N):ThisSum=0forkinrange(i,j):ThisSum+=A[j]ifThisSum>MaxSum:MaxSum=ThisSumprint(MaxSum)A=[-2,11,-4,13,-5,-2]N=l
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2019-03-13 19:03:31
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#题目描述 给定K个整数组成的序列{ N1, N2, ..., NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, ..., Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, - ...
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2021-08-07 16:39:00
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1 #include 2 3 using namespace std; 4 5 int MaxSubSum(int a[], int N) 6 { 7 int ThisSum = 0, MaxSum = 0; 8 for(int i = 0; i MaxSum) 12 MaxSum = ThisSum; //发现...
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2022-06-02 17:31:46
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这是人家的题目要求： 给定K个整数组成的序列{ N1, N2, …, NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, …, Nj }，其中 1 <= i <= j <= K。“
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2022-07-11 10:28:12
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最大子列和问题 //O(N^3) int MaxSubseqSum1(int A[],int N){ int ThisSum,MaxSum = 0; int i,j,k; for(i=0;i<N;i++){ for(j=i;j<N;j++) ThisSum = 0; for(k=i;k<=j;k++
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2019-03-27 20:22:00
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// 求最大子列和 #include <cstdio> int a[5]; // O(n^3) int MaxSeq1(int a[], int n) { int max = 0, sum = 0; for(int i = 0; i < n; ++ i) { for(int j = i; j < n; ++ j) { sum = 0; for(int k = i; k <= j; ++ k) {
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2019-08-27 19:20:00
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最大子序和（最大子段和）给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。示例:输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],输出: 6解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。进阶:如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的分治法求解。1> 暴力求解基本思路就是遍历一遍，用两个变量，一个记录最
Pnig0s1992 p.s:比较直白简单的嵌套for循环顺序累加判断的方式就不介绍了，比较容易实现，而且时间复杂度O(N^3) or O(N^2)比较坑爹。这里用分治递归的方法去解决O(NlogN)，当然还有动态规划的方法O(N)以后再说。
先简单总结下分治递归的基本过程：
1，传入待处理的序列集合，及初始下标(iLeft)和终点下标(iRight=N-
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2012-03-12 18:07:42
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目录一、最大子列和问题1.1 算法1-暴力破解1.2 算法2-适当优化1.3 算法3-分而治之1.4 算法4-在线处理二、算法运行时间比较一、最大子列和问题给定\(N\)个整数的序列\({A_1,A_2,\dots,A_N}\)，求函数\(f(i,j)=max\{0,\sum_{k=I}^jA_K\}\)的最大值。序列中有多个子列，我们需要从中找出子列和最大的子列。1.1 算法1-暴力破解/* c
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2021-04-16 11:06:18
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实例1.1 最大子列和问题（20 分）给定K个整数组成的序列{ N1, N2, ..., NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, ..., Nj }，其中
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2022-08-14 00:28:50
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给定一个长度为N的整数数组（含正数和负数），只允许用乘法，不能用除法，计算（N-1）个数的组合中乘积最大的一组。解法 1暴力写法很容易就可以写出来，就是把所有的（N-1）个数组合找出来，分别计算它们的乘积，并计算大小。由于总共有N个（N-1）个数的组合，总的时间赋值度是O（N*N）。array = [i for i in range(-8,8)]
ans = -2**31
def product(
最大子列和问题（10 分）
给定K个整数组成的序列{ N1, N2, ..., NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, ..., Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求
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2021-08-30 15:09:56
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问题描述小明有一个大小为 N \times MN×M 的矩阵, 可以理解为一个 NN 行 MM 列的二维数组。我们定义一个矩阵 mm 的稳定度 f(m)f(m) 为 f(m)=\max (m)-\min (m)f(m)=max(m)−min(m), 其中 \max (m)max(
题目：从一段输入的序列中，找出其连续子序列的最大值：k={0,max{A0,A1,A2.....}},Ai是其输入序列的连续子列。测试数据：序列：-2 11 -4 13 -5 -2，则最大子序列和为20。序列：-6 2 4 -7 5 3 2 -1 6 -9 10 -2，则最大子序列和为16。 算法一：利用递归：其时间复杂度（Nlog（N））解析：递归思想是：将序列分为三个部分，
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2023-07-06 21:31:04
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def PowerSetsRecursive(items): """Use recursive call to return all subsets of items, include empty set""" if len(items) == 0: #if the lsit is empty, return the empty list ...
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2023-01-13 00:01:49
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Given a sequence of K integers { N1, N2, ..., NK }. A continuous subsequence is defined to be { Ni, Ni+1, ..., Nj } where 1. The Max ...
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2021-07-13 11:08:00
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最大子列和问题（10 分）
给定K个整数组成的序列{ N1, N2, ..., NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, ..., Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你
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2021-08-30 16:55:11
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前言
最大字序和的思想用到了动态规划思想，本文章通过最大字序和例子来简单解释动态规划思想。
动态规划指的是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推的方式去解决，就是将待求解的问题分解成未知个小问题，然后按照顺序求解小问题，前面解决的问题为后面一个问题的求解提供了有用的信息。
动态规划的大致思路;
首先拆分问题,根据问题的可能性把问题划分成一步一步这样就可以通过递推或者
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2021-06-24 10:26:39
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一、比较朴素的算法算法思想：我们确定每个子段和开始的位置，分别为第一个，第二个，第三个......第N个，然后计算从这个位置开始到这个位置之后的每个位置的子段和，更新记录最大的子段和。时间复杂度：O(n^2)算法实现(Java)：package com.Third;
import java.util.*;
public class Main3{
public static int max
