【問題描述】最大子串行和問題：給定整數a1, a2, ..., an(可能有負數)，σak的最大值(為方便起見，如果所有整數均為負數，則最大子串行和為0)。
通過四種方式來完成演算法的實現，時間複雜度分別為：o(n*n*n)、o(n*n)、o(n*log n)、o(n)
【原始碼1】
package cn.edu.nwsuaf.cie.qhs.maxsubsum;
/** * 求最大子串行和（1）
* @author 靜寞小森（滄海森林）
* 下面的這種做法來求和，應該是程式設計師最直觀想到的，時間複雜度為：o(n*n*n)
* */
public class maxsubsum1 }}
} return maxsum; }
/*** @param args
*/public static void main(string args) ;
long starttime = system.nanotime();
system.out.println("最大子串行和為："+maxsubsum1.maxsum(array));
long endtime = system.nanotime();
system.out.println("程式耗時為："+(endtime-starttime)+" ns");
}}
package cn.edu.nwsuaf.cie.qhs.maxsubsum;
/** * 求最大子串行和（2）
* * @author 靜寞小森（滄海森林）
* 第二種做法，是對做法（1）進行一下分析，可以得知，程式中第三層迴圈不是必須的，因為這個過程可以包含在第二層迴圈中，所以可以考慮去掉。
* 去掉乙個for迴圈，可以得到迴圈的次數減少了n的倍數，所以時間複雜度為o(n*n)
* */
public class maxsubsum2
}} return maxsum;
} /**
* @param args
*/public static void main(string args) ;
long starttime = system.nanotime();
system.out.println("最大子串行和為："+maxsubsum2.maxsum(array));
long endtime = system.nanotime();
system.out.println("程式耗時為："+(endtime-starttime)+" ns");
}}
【原始碼3】
package cn.edu.nwsuaf.cie.qhs.maxsubsum;
/** * 求最大子串行和（3）
* * @author 靜寞小森（滄海森林）
* 第三種方法，我們將採用「分而治之」的想法，進行編碼。因為本程式，最大子串行和只能出現在三個位置上：
* 左半部分、右半部分、跨著左右兩半部分；所以我們可以採用二分的「分而治之」來進行分開解決問題。可知其時間複雜度為：o(n*log n)
*/public class maxsubsum3
private static int maxsumrec(int array,int left,int right)
int maxrightbordersum = 0, currightbordersum = 0;
for(int i = center+1; i <= right;i++)
return max3(maxleftsum,maxrightsum,maxrightbordersum+maxleftbordersum); }
public static int maxsum(int array)
/*** @param args
*/public static void main(string args) ;
long starttime = system.nanotime();
system.out.println("最大子串行和為："+maxsubsum3.maxsum(array));
long endtime = system.nanotime();
system.out.println("程式耗時為："+(endtime-starttime)+" ns"); }
}
package cn.edu.nwsuaf.cie.qhs.maxsubsum;
/** * 求最大子串行和（4）
* * @author 靜寞小森（滄海森林）
* 第四種方法，是通過乙個「聯機演算法」進行的最優演算法計算，時間複雜度僅為o(n)
* */
public class maxsubsum4 else if(cursum < 0)
} return maxsum;
} /**
* @param args
*/public static void main(string args) ;
long starttime = system.nanotime();
system.out.println("最大子串行和為："+maxsubsum3.maxsum(array));
long endtime = system.nanotime();
system.out.println("程式耗時為："+(endtime-starttime)+" ns");
}}
求最大子串行和
include using namespace std int maxseqsum const int a,int n o n 2 return s2 int maxseqsum2 const int a,int n o n else if s1 0 return s2 int maxseqsum3...
求最大子串行
1.暴力求解，時間複雜度為n 3 int maxsubarray int a int n return maxsum 2.分治法 將陣列從中間分開，那麼最大子陣列要麼完全再左半邊陣列，要麼完全在右半邊陣列，要麼跨立在分界點上。完全在左陣列 右陣列遞迴解決。跨立在分界點上 實際上是左陣列的最大字尾和右...
求最大子串行和演算法
這是個比較經典的c語言演算法問題。記得，在大二參加c語言比賽的時候，碰到過這個問題。當時就在網上學習了這麼乙個經典演算法。但是到了現在已經有點兒遺忘，今天無意之中又看到了這道題，感覺很親切，而且感覺到這個演算法真的非常經典，所以還是決定收藏在部落格中，希望自己能牢記這個問題。這個演算法用到了動態規劃...