01-复杂度1 最大子列和问题   (20分)

给定KK个整数组成的序列{ N​1​​, N​2​​, ..., N​K​​ },“连续子列”被定义为{ N​i​​, N​i+1​​, ..., N​j​​ },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。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。

本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:

  • 数据1:与样例等价,测试基本正确性;
  • 数据2:102个随机整数;
  • 数据3:103个随机整数;
  • 数据4:104个随机整数;
  • 数据5:105个随机整数;

输入格式:

输入第1行给出正整数KK (≤100000);第2行给出KK个整数,其间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。

输入样例:

6
-2 11 -4 13 -5 -2

输出样例:

20

g++编译:
//01 - 复杂度1 最大子列和问题(20分)
//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。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。
//
//本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:
//
//数据1:与样例等价,测试基本正确性;
//数据2:10^2个随机整数;
//数据3:10^3个随机整数;
//数据4:10^4个随机整数;
//数据5:10^5个随机整数;
//输入格式 :
//
//输入第1行给出正整数KK(\le 100000≤100000);第2行给出KK个整数,其间以空格分隔。
//
//输出格式 :
//
//在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。
//
//输入样例 :
//
//6
//- 2 11 - 4 13 - 5 - 2
//输出样例 :
//
// #include <iostream>
using namespace std;
#include <vector> #define max(a,b) (((a) > (b)) ? (a) : (b)) int GetMaxSubsum(vector<int> vec_); int main()
{
int k;
int num;
int ret = ;
vector<int> vec;
while (cin>>k)
{
for (int i = ; i < k;i++)
{
cin >> num;
vec.push_back(num);
} ret = GetMaxSubsum(vec);
cout << ret << endl;
vec.clear();
}
return ;
} int GetMaxSubsum(vector<int> vec_)
{
int tempSum = ;
int ret_sum = ;
if (vec_.size()<=)
{
return ;
}
else
{
tempSum = vec_[];
ret_sum = vec_[];
for (int i = ; i < vec_.size();i++)
{
tempSum = (tempSum < ) ? vec_[i] : (tempSum + vec_[i]);
ret_sum = max(tempSum,ret_sum);
}
return ret_sum;
}
return ret_sum;
}

本题参考了剑指offer:  连续子数组的最大和

题目描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
if(array.size()==) return ;
int sum1 = array[];
int temp = array[];
for(int i=;i<array.size();i++){
//temp为当前数组的和,当求和小于0时,重新选择求和起点
//只要有负数,temp就会减少,此时sum1>temp;当减少为负数时,temp重新赋值;直到遇到正数时,又开始求和
temp = (temp<?array[i]:array[i]+temp);
sum1 = max(sum1, temp);//sum1暂时求得的和,如果后面有比sum1大的求和值,则取而代之
}
return sum1;
}
};

视频中老师讲解了四种算法:暴力O(N*3),优化暴力O(N*2),分而治之O(NlogN),在线处理O(N)

这是跟着《中国大学MOOC-陈越、何钦铭-数据结构-2017春》课程学习的第一次练习,希望能够坚持者两个月;虽然还有其他的项目和研究方向和小论文的压力,不过这并不冲突;相信基础最重要的。

 

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