最大子串行和的四種演算法

算出每個子串行的和，即算出序列中第i個到第j個數的和(j>=i)，並進行比較。

執行時間為o(n^3)

maxsum =0;

nums=
d=n=
int(
input
('輸入陣列長度：'))
for i in
range(0
,n):
k=int(
input
('輸入資料：'))
for i in
range(0
,len
(nums)):
for j in
range
(i,len
(nums)):
sum=
0        d.clear(
)for k in
range
(i,j+1)
:sum
+= nums[k]
#計算a[i]到a[j]的和)if
(sum
> maxsum)
:            maxsum =
sum            newn=
list
(d)print
(maxsum)
print
(newn)

執行時間為o(n^2)

maxsum =0;

nums=
d=n=
int(
input
('輸入陣列長度：'))
for i in
range(0
,n):
k=int(
input
('輸入資料：'))
for i in
range(0
,n):
sum=
0    d.clear(
)for j in
range
(i,n)
:sum
+= nums[j]
#計算a[i]到a[j]的和)if
(sum
> maxsum)
:            maxsum =
sum            newn=
list
(d)print
(maxsum)
print
(newn)

如果把序列從中間分為兩部分，那麼最大子串行和可能在三處出現，要麼整個出現在輸入資料的左半部，要麼整個出現在右半部，要麼跨越分界線。前兩種情況可以遞迴求解，第三種情況的最大和可以通過求出前半部分（包括前半部分的最後乙個元素）的最大和以及後半部分（包含後半部分的第乙個元素）的最大和而得到，此時將兩個和相加。

執行時間o(n*logn)

nums=

d=n=
int(
input
('輸入陣列長度：'))
for i in
range(0
,n):
k=int(
input
('輸入資料：'))
sum = maxsum =0;
for j in
range(0
,n):
sum += nums[j]
if(sum > maxsum)
:        maxsum = sum
elif
(sum <0)
:        sum =
0        d.clear(
)print
('最大子串行為：'
+nums[d[0]
:d[-1]
+1])
print
('最大子串行和為：'
+maxsum)

最大子串行和的四種演算法

1.窮舉法 演算法思想 算出每個子串行的和，即算出序列中第i個到第j個數的和 j i 並進行比較 演算法 public static int maxsubsum1 int a if sum maxsum return maxsum 執行時間為o n 3 2.對上述第乙個演算法的改進 演算法思想 第乙...

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