由於暴力求解的複雜度為o(n**3)，確實有點大，那麼不妨採用動態規劃法求解，主要思路也很簡單明瞭，我們假設最大和子陣列由兩部分組成，乙個是前向和sum，另乙個部分就是前向和sum的下乙個元素，如果sum的值小於0就意味著它不可能成為最大子陣列的一部分了，因此必須捨棄之前的sum，重新定義新的sum，這個sum的起始元素就是之前sum和序列的下乙個元素。動態規劃法簡潔明瞭，時間複雜度僅為o(n)，減少了求解次數。
arr = [1,-2,3,4
,-5]def
fun(arr):
sum = arr[0
] max = 0
x = 0
y = 0
for
i in
range(1,
len(arr)):
if sum >= 0
: sum += arr[i]
else
: sum = arr[i]
x = i
if sum > max:
max = sum
y = i
if x>y:
return
arr[0:1]
else
: return
arr[x:y+1
]if
__name__=="__main__"
(fun(arr))
求最大子陣列的和（動態規劃法）
還是動態規劃方法的適應廣些，陣列可以全是負數。前面沒用動態規劃方法如何實現，還需進一步思考，明天繼續。findgreatestsumofsubarray.cpp 定義控制台應用程式的入口點。mishidemudong 2015 5 22 include stdafx.h int max int x,...
動態規劃法求最大子串行和
動態規劃的演算法 maxsubsequencesum3 o n 動態規劃實現，演算法複雜度o n int maxsubsequencesum3 int a,int len 動態規劃部分，捨棄當前和為負的子串行 if cursum 0 return maxsum 記錄下標 include int j ...
動態規劃法求最大子段和問題C
給定由n個整數組成的序列 a1,a2,an 求該序列形如 ai,ai 1,ai 2,ai n 的子段和的最大值，當所有整數均為負整數時，其最大子段和為0。依此定義，所求的最優值為 include include using namespace std int maxsum int a,int b,i...