动态规划——最大连续子序列和
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了动态规划——最大连续子序列和相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
问题
给定一个序列 A 1 , A 2 , A 3 , . . . , A n \\A_1,A_2,A_3,...,A_n\\ A1,A2,A3,...,An,找出其中一个连续的子序列 A i , A i + 1 , . . . , A j \\A_i,A_i+1,...,A_j\\ Ai,Ai+1,...,Aj使得这个连续的子序列的和最大
分析
- 最基础的方法就是枚举左右两个端点,计算其间的子序列之和,时间复杂度 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)
- 采用记录前缀的方法预处理 S i = A 1 + ⋅ ⋅ ⋅ + A i S_i=A_1+\\cdot \\cdot \\cdot+A_i Si=A1+⋅⋅⋅+Ai,使得计算子序列之和的复杂度降为 O ( 1 ) O(1) O(1),然后再通过枚举左右端点,计算所有子序列之和,时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
- 使用动态规划可将时间复杂度降为
O
(
n
)
O(n)
O(n)
- 设置一维数组
dp[]
,令dp[i]
表示以A[i]
作为结尾的连续序列的最大和 - 当最大和的连续序列只有一个元素,即
dp[i] = A[i]
- 有多个元素时
dp[i] = A[j]+...+A[i-1]+A[i]
等价于dp[i-1]+A[i]
- 所以
dp[i] = maxA[i],dp[i-1]+A[i]
- 设置一维数组
例题
描述
给出一个整数序列S,其中有N个数,定义其中一个非空连续子序列T中所有数的和为T的“序列和”。 对于S的所有非空连续子序列T,求最大的序列和。 变量条件:N为正整数,N≤1000000,结果序列和在范围(-263,263-1)以内。
输入描述:
第一行为一个正整数N,第二行为N个整数,表示序列中的数。
输出描述:
输入可能包括多组数据,对于每一组输入数据, 仅输出一个数,表示最大序列和。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#define MAXN 1000001
using namespace std;
long long order[MAXN];
long long dp[MAXN];
long long MaxSubsequence(int n)
dp[0] = order[0];
long long maximum = dp[0];
for (int i = 1; i < n; i++)
dp[i] = max(order[i], dp[i - 1] + order[i]);
maximum = max(maximum, dp[i]);
return maximum;
int main(int argc, char const *argv[])
int n = 0;
while (scanf("%d", &n) != EOF)
memset(order, 0, sizeof(order));
for (int i = 0; i < n; i++)
scanf("%lld", &order[i]);
long long answer = MaxSubsequence(n);
printf("%lld\\n", answer);
return 0;
以上是关于动态规划——最大连续子序列和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章