任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数。二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组,每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。

(1)设计思想:把二维矩阵分解成行、列的情况,可以相应把问题简化。之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和,再依次进行比较每个矩阵的和。最容易想到也是最容易实现的方法。遍历矩阵(行迭代器为i,列迭代器为j),以当前遍历到的元素为首a[i,j],计算二维子矩阵的和(sum=a[i,j]+a[i+1,j]+a[i,j+1]+a[i+1,j+1]),并找出和最大的二维矩阵,注意矩阵的最后一行和最后一列不用遍历。时间复杂度为O(i*j)。

改进方法如下:

a.原先每次访问四个元素,现在变为每次访问纵向的两个元素(a[i,j],a[i+1,j]),横向遍历,遍历的起始点改为第二个元素,终点到最后一个元素。

b.改变求和方式,求和方法是:首先将上一次保存的和last_vsum加进sum中,再将last_vsum更新为当前纵向的两个元素a[i,j],a[i+1,j]之和,然后再将last_vsum加入sum中,这样就得到本次二维矩阵的和可与maxsum进行比较。如此每次求和只需访问两个元素a[i,j],a[i+1,j]。

(2)代码:

#include<iostream>
#include<time.h>
using namespace std; void main()
{
int m,n,a[][],k,t,c,i,j,z;
int maxsum,sum[],max=;
cout<<"请输入矩阵的行数和列数:"<<endl;
cin>>m>>n;
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=;i<m;i++)
{
for(j=;j<n;j++)
{
a[i][j] = rand() % - ;
cout<<a[i][j]<< " ";
}
cout<<endl;
}
for(k=;k<m;k++)
{
//初始化一个m*n型的二维数组,以作为储备每一个细化的子矩阵之和
for(c=;c<n;c++)
{sum[c]=;}
//求此矩阵划分而得的每一个子矩阵之和
for(j=k;j<n;j++)
{
for(i=;i<m;i++)
{
sum[i]+=a[i][j];
}
//依次比较所得到的每个子矩阵之和取最大子矩阵之和
for(t=;t<m;t++)
{
maxsum=;
for(z=t;z<n;z++)
{
maxsum+=sum[z];
if(maxsum>max)
max=maxsum;
}
}
}
}
cout<<"最大子矩阵之和为:"<<max; }

3.实验截图:

4.总结:(1)开始上课的时候就在找各种方法实现,比如找到矩阵中的最大和再扩展开求最大矩阵和;或是找出所有正数根据正数的个数和大小判断求出最大矩阵和;但是最终都没有得出一个完整的思路,因为都太难实现了而且总会有一些细节与期望值不相符。所以最后我们两个就重整思路写出了这个程序。

(2)要学会把一个复杂的项目分解,因为只有学会了分解以后才能更快更好地解决所有的问题。

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