给定一个数组，求最大的一段子段的和：如: num = {-5,12,3，-8,2，-9} 最大的子段和为9 int sum = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { if (sum + num[i] < 0) { sum = 0;//若sum小于0 那么之前的一段就不要了 ...
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2021-08-27 14:29:34
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#include int a[]={-2,11,-4,13,-5,-2}; int main() { int i; for(i=0;i0) b=b+a[i]; else b=a[i]; if(b>sum) sum=b; } return sum; }
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2018-06-10 14:32:00
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给定一个数组，求最大的一段子段的和：如: num = {-5,12,3，-8,2，-9} 最大的子段和为9 int sum = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { if (sum + num[i] < 0) { sum = 0;//若sum小于0 那么之前的一段就不要了 ...
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2022-02-03 14:10:53
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转载来源：百度百科:最大子段和算法标签 递推，DP，最大子段和问题描述问题： 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n例如...
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2023-03-20 14:56:52
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最大子段和的动态规划算法我们在选择一个元素a[j]的时候，只有两种情况，将a[i]至a[j-1]加上，或者从a[j]以j为起点开始。我们用一个数组dp[i]表示以i为结束的最大子段和，对于每一个a[i]，加上dp[i-1]成为子段，或以a[i]开始成为新段的起点。因为我们只需要记录dp值，所以复杂度是O(n)。这就是最大子段和的动态规划算法。我们甚至不需要dp数组，只需要定义一个dp变量，因...
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2021-08-28 22:23:31
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最大子段和：给出一个数组，计算其中连续的最大的子段和运行代码，及运行思想：/** * 动态规划:计算最大子段和 * 算法描述: * 数组a 有n个元素, 记 s[i] 为从a【0】到a[i]中，包含a[i]的最大子段和 * 则: s[i] 的值为: s[i-1]>0时, s[i-1]+a[i] * 否则 a[i] */#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int maxSub(int *a, int n){ int i=0, max=0, max_pos = 0; int si_1=0, si = 0;/...
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2012-10-17 14:56:00
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最大子段和的动态规划算法我们在选择一个元素a[j]的时候，只有两种情况，将a[i]至a[j
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2022-02-16 17:44:14
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问题 A: 最大子段和 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB [提交] [状态] 题目描述 Geobiyye是一个喜欢思考问题的女孩子。 Geobiyye给了你一个序列，她想求出这个序列的最大子段和。 Geobiyye觉得这个问题太简单了，她将问题扩大了一倍。于是现在问题变成了：从这个序列中选出不相交的两个连续段，要求它们的和最大。 换句话说，对于给定的长度为n的序列ai，你需要给出
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2022-07-15 10:22:24
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Examples: { -100, 1, 2, 3, -20, -20, -20, 2, 2, 2, 2,-100 }; Answer: 8
{ 1,2,3}; Answer: 6
{ -1,-2,-3}; Answer: -1
Solution:O(n) Solution is to use dynamic programming. You can add numbers as you walk
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2013-03-07 22:07:00
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题目：Max Sum/** * 动态规划:计算最大子段和 * 算法描述: * 数组a 有n个元素, 记 s[i] 为从a[0]到a[i]中，包含a[i]的最大子段和 * 则: s[i] 的
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2023-05-31 23:52:50
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最大子段和
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2021-08-19 13:02:21
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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
``` include using namespace std; const int MAXN=200005; int dp[MAXN],a[MAXN],n,ans= 100000; int main(){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i
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2018-06-25 06:53:00
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2019-06-26 17:57:00
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最大子段和问题(Maximum Interval Sum)（有时也称LIS）经典的动态规划问题，几乎所有的算法教材都会提到.本文将分析最大子段和问题的几种不同效率的解法，以及最大子段和问题的扩展和运用.一.问题描述 给定长度为n的整数序列，a[1…n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]和最大.或者求出最大的这个和.例如(-2,11,-4,13,-5,2)的最大子段和
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2022-05-14 11:13:02
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给定一个数组，求最大的一段子段的和：如: num = {-5,12,3，-8,2，-9} 最大的子段和
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2023-01-16 21:46:09
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http://www.imooc.com/article/4313#comment* Solution.php<?phpclass Solution{ /** * dp * @param $a array * @return int|mixed */ public function maxsub0($a) { ...
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2021-08-13 00:54:22
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2023-05-09 10:07:35
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最大子段和-动态规划 输入格式： 包含N个整数num[i]，描述了这段序列。 输出格式： 一个整数，为最大的子段和是多少。 思考： 若一个序列当中所有的数均为正数，那么最大字段和一定是这个序列当中所有的数的和。 但是如果这个数列当中存在着负数，那么情况就大不一样。如果要解决负数那么就需要用到动态规划 ...
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2021-04-25 13:16:00
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