演算法設計技術
2023年10
月3日星期日
//程式設計珠璣問題演算法
typedefstruct
m;
voidsetm(m &m, int s, int e, int v)
voidcpym(m &des, m &src)
//迭代演算法，演算法複雜度為o(n)
m findmaxsubset(int *a, intarray_size)
;
for( i = 1; i
else
if(array_m[i].val> _4ret.val)
}
free(array_m ); array_m = 0;
return _4ret;
}
int main()
;
m m = findmaxsubset(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
printf("l = %d, r = %d, val = %d\n", m.st, m.ed, m.val);
return 0;
}
重要的演算法設計技術：
儲存狀態，避免重複計算
。演算法2和4使用了簡單的動態程式設計形式。通過使用一些空間來儲存各個結果，我們就可以避免因重新計算而浪費時間。
將資訊預處理到資料結構中
，演算法2b中的cum
arr結構允許對子向量中的總和進行快速計算。
分治演算法
。演算法3使用了簡單的分治法形式;有關演算法設計方面的教科書介紹了更多高階的分治法形式。
掃瞄演算法
。有關陣列的問題經常可以通過詢問「我如何可以將x[o..i-1 ]的解決方案擴充套件為
x[0..i]
的解決方案?」的方式得到解決。演算法4同時儲存舊的答案和一些輔助資料，以計算新答案。
累計
。演算法2b使用了累積表，在累積表中，第i個元素包含、中前i個值的總和;在處理範圍時，這一類表很常見。例如，從本年初到10
月份為止的銷售額中減去本年初到2月份為止的銷售額，業務分析師可以確定3月份到}d月份之間的銷售額。
下限
。只有了解到他們的演算法已經是可能演算法中的最佳時，演算法設計師才可能安安穩穩地睡個好覺。為此，他們必須證明某個匹配下限。本問題的線性下限就是問題
6的主題，更加複雜的下限的求解可能會十分困難。演算法複雜度計算
程式設計珠璣第八章 演算法設計技術
本章就乙個小問題研究了四種不同的演算法，重點強調了這些演算法的設計技術，綜合本章內容，告訴我們 複雜深奧的演算法有時可以極大地提高程式效能。問題定義 具有n個浮點數的向量x，求出輸入向量的任何連續子向量的最大和。立方演算法 maxsofar 0 for i 0,n for j i,n sum 0 f...
程式設計珠璣第八章 演算法設計技術
首先思考乙個問題，給定乙個含有n個元素的vector，找出其中最大的子向量 即所有元素之和為最大值 如果是都為正數，那麼問題變得十分簡單，整個vector即是最大子向量，但是如果是正數負數混合的形式呢？問題將變得複雜，接下來將簡要介紹幾種演算法的思路。其複雜度由最初的立方演算法降低到最終的線性演算法...
程式設計珠璣 第八章 演算法設計技術
一，概述 問題 求一維陣列中連續子向量的最大和。例如 a 6 則最大連續子向量的和 為 10 8 18 1 解法一 簡單演算法 include define max a,b a b a b int main int i,j,k int sum 0 int maxsofar 0 for i 0 i 6...