問題介紹：
在乙個有限序列，任意連續的序列的和的最大值，記為最大子段和。
直接演算法：
確切的說是改進後的直接演算法，時間複雜度是o(n^2)
動態規劃演算法
規定當子段和為負整數時，欄位和為0；
時間複雜度是o(n);
改進的直接演算法**：
/*
* 求最大子段和的原始版的改進版
* 時間複雜度o(n^2)
*/#include
using
namespace
std;
maxsubsum(int n ,int a, int &besti,int &bestj)}}
return sum;
}int main();
cout
<5,a,besti,bestj)<<"("
<","
<")"
0;}
/*
*動態規劃求最大子段和
* besti,bestj記錄最大子段的開始下標和結束下標
* 時間複雜度o(n)
* */
#include
using
namespace
std;
maxsubsum(int n,int a,int &besti,int &bestj)
if(b>sum)
}return sum;
}int main();
cout
<5,a,besti,bestj)<" "
<}
演算法 動態規劃演算法
動態規劃法基本思想 將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。著名的應用例項有 求解最短路徑問題，揹包問題，專案管理，網路流優化等。個人對動態規劃的理解，主要就是避免重複計算。就是那些曾經發生過的事情，曾經計算過的值先儲存下來，然後再次遇到相同的子問題的時候，直接用儲存...
演算法 動態規劃演算法
動態規劃法基本思想 將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。著名的應用例項有 求解最短路徑問題，揹包問題，專案管理，網路流優化等。個人對動態規劃的理解，主要就是避免重複計算。就是那些曾經發生過的事情，曾經計算過的值先儲存下來，然後再次遇到相同的子問題的時候，直接用儲存...
演算法 動態規劃演算法
背 包問題 有乙個揹包，容量為 4磅 現有如下物品 物品 重量 吉他 g 1 1500 音響 s 4 3000 電腦 l 3 2000 1 要求達到的目標為裝入的揹包的總價值最大，並且重量不超出 2 要求裝入的物品不能重複 動態規劃的核心思想是把原來的問題分解成子問題進行求解，也就是分治的思想。但是...