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最大子數組問題

2019-11-10 16:51:38
字體:
來源:轉載
供稿:網友

問題描述: 給定一個整數數組,找到一個具有最大和的子數組,返回其最大和。

樣例: 給出數組[?2,2,?3,4,?1,2,1,?5,3],符合要求的子數組為[4,?1,2,1],其最大和為6

分析: 解決這個問題至少有4種方法

算法1 窮舉法

我們窮舉出所有的子數組,然后從這些子數組中找出最大的

int MaxSubseqSum1(int List[], int N){ int ThisSum, MaxSum = 0; int i,j,k; for (i = 0; i < N; i++)//i是子數組的左端 { for (j = i; j < N; j++)//j是子數組的右端 { ThisSum = 0;//ThisSum是List[i]到List[j]的子數組的和 for (k = i; k <= j; k++) ThisSum += List[k]; if(ThisSum > MaxSum)//如果剛得到的這個子數組和更大 MaxSum = ThisSum;//則更新結果 } } return MaxSum;}

時間復雜度O(N3)

算法2 優化的窮舉法

第一個算法中,最里面的循環,對于固定的i,當j增大了1,k循環需要從新從i加到j。事實上,第j部就加上List[j]即可。

int MaxSubseqSum2(int List[], int N){ int ThisSum, MaxSum = 0; int i,j; for (i = 0; i < N; i++) { ThisSum = 0; for (j = i; j < N; j++) { ThisSum += List[j]; // 對于相同的i,不同的j,只要在j-1次循環的基礎上累加1項即可 if(ThisSum > MaxSum) MaxSum = ThisSum; } } return MaxSum;}

時間復雜度O(N2)

算法3:分而治之

步驟: 1. 將序列分為左右兩個子數組 2. 遞歸地求兩個子數組的最大和S左S右 3. 從中間的點分別找出左右,跨過分界線的最大子數組的和S中 4. Smax=maxS左,S右,S中

/*算法3:分而治之*/inx Max3(int A, int B, int C){ return A > B ? A > C ? A : C : B > C ? B : C;}int DivideAndConquer(int List[], int left, int right){ int MaxLeftSum, MaxRightSum; int MaxLeftBorderSum, MaxRightBorderSum; int LeftBorderSum, RightBorderSum; int center,i; if(left == right) //遞歸終止條件,子數組只有一個數字 if(List[left] > 0) return List[left]; else return 0; //分的過程 center = (left+right)/2; MaxLeftSum = DivideAndConquer(List,left,center) MaxRightSum = DivideAndConquer(List,center+1,right) //跨界求最大子數組和 MaxLeftBorderSum = 0; LeftBorderSum = 0; for (i = center; i >= left; i--) { LeftBorderSum += List[i]; if(LeftBorderSum > MaxLeftBorderSum) MaxLeftBorderSum = LeftBorderSum; }//左邊掃描結束 MaxRightBorderSum = 0; RightBorderSum = 0; for (i = center+1; i < right; i++) { RightBorderSum += List[]; if(RightBorderSum > MaxRightBorderSum) MaxRightBorderSum = RightBorderSum; }//右邊掃描結束 //治的過程 return Max3(MaxLeftSum,MaxRightSum,MaxLeftBorderSum+MaxRightBorderSum);}int MaxSubseqSum3(int List[], int N){ return DivideAndConquer(List, 0, N-1);}

算法4:在線處理(動態規劃)

核心思想:一旦發現子數組的和為負數,棄置,重新一個新數組。

int MaxSubseqSum4(int List[], int N){ int ThisSum, MaxSum; int int; ThisSum = MaxSum = 0; for (i = 0; i < N; i++) { ThisSum += List[i]; if(ThisSum > MaxSum) MaxSum = ThisSum; else if(ThisSum < 0) ThisSum = 0; } return MaxSum;}

python

#動態規劃def MaxSubseqSum(A): max_ending_here = max_so_far = A[0] for x in A[1:]: max_ending_here = max(x, max_ending_here + x) max_so_far = max(max_so_far, max_ending_here) return max_so_far
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