首先用分治法:
#include "stdio.h"
int maxsum(int a,int left,int right)
for(i=center+1;i<=right;i++)
sum=s1+s2;
if(sumvoid main()
然後是動態規劃方法:
#include "stdio.h"
int maxsum(int n,int a)
return sum;
}void main()
#include
int findgreatestsecsum(int *a,int len)
return max;
}
int main()
;
printf("%d/n", findgreatestsecsum(a,sizeof(a)/sizeof(int)));
return 0;
} #include
int findgreatestsecsum(int *a,int len)
return max;
}int main()
;printf("%d/n", findgreatestsecsum(a,sizeof(a)/sizeof(int)));
return 0;
} 的理解更加清晰了，在此向作者表示感謝。
最大子段和問題的動態規劃求解
1. 基本原理
設陣列為a[k]，1≤k≤n，最大子段和x 被定義為：
jx = max
1≤i≤j ≤n k=i
不妨設：
j
b[j ] = max
1 ≤j ≤n k=m
其中m 是可變的。注意：a[j]必須是b[j]這個最大區域性受限子段和所對應子段的最右端，
好好理解此處j 和b[j]的含義是整個演算法的關鍵！
根據b[j]和x 的定義，不難發現：
x = max b[j ]
1≤j ≤n
另一方面，根據b[j]的定義，可以看出：
當b[j-1]＞0 時，無論a[j]為何值，b[j]=b[j-1]+a[j]；
當b[j-1]≤0 時，無論a[j]為何值，b[j]=a[j]；
所以有：
b[j ] = max
1≤j ≤n
2. 具體例項
k 1 2 3 4
a[k] 3 -4 2 10
b[k] 3 -1 2 12
其中：b[1]=a[1]，b[2]=b[1]+a[2]，b[3]=a[3]，b[4]=b[3]+a[4] ；因此，對於陣列a 而言，
最大子段和為b[4]，即x=12 。
3. 程式設計實現
略，針對陣列a 進行一遍掃瞄即可。演算法實現的時間複雜度只有o(n)。
最大欄位和（dp）
設a i dp i 我們在選擇乙個元素a j 的時候，只有兩種情況，將a i 至a j 1 加上，或者從a j 以j為起點開始。我們用乙個陣列dp i 表示以i為結束的最大子段和，對於每乙個a i 加上dp i 1 成為子段，或以a i 開始成為新段的起點。因為我們只需要記錄dp值，所以複雜度是o ...
分治法 最大欄位和
問題描述 給定由n個整數 可能有負數 組成的序列，求一段連續的子串行，要求該序列和最大，並求出最大值。分析 將該序列平分為兩段 a1.an 2 an 2 an 最大欄位段和有三種情況，1 為左邊的最大子段和leftsum，2 為右邊的最大欄位和rightsum，3 由左邊靠近中點的最大連續子段 右邊...
最大欄位和小結 DP
詳情可以看這裡的講解，很詳細 poj2479 模板題，即求兩個段的最大子段和 poj2479 dp i j 表示包含第i個數的前i個數劃分為j個子段和的最大值 dp i j max j 1 k include define inf 10000000 using namespace std int d...