动态规划-最大子矩阵
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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-最大子矩阵相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
问题:给一列数n个,求最大连续子序列和(即连续的子序列中和最大的序列)若所有K个元素都是负数,则定义其最大和为0,输出整个序列的首尾元素 本文作者 凌风 csdn (iaccepted)
拓展:给一个n*n的矩阵,求其中和最大的子矩阵(即所有子矩阵中和最大的阵)
首先也是从最简单的着手,拿到问题,很容易想到的就是直接爆搜(求所有可能的子序列和并找出最大的即可)时间复杂度为n^2
- #include <stdio.h>
- #include <string.h>
- #include <limits.h>
- #define N 10002
- /*
- problem:求最大连续子序列的问题dp
- time:n^2
- */
- int main(){
- int a[N],i,j,maxx,sum,n,ps,pe;
- scanf("%d",&n);
- for(i=0;i<n;++i){
- scanf("%d",&a[i]);
- }
- maxx = INT_MIN;//初始为最小整数
- for(i=0;i<n;++i){
- sum = 0;
- for(j=i;j<n;++j){//i,j两个子循环来遍历所有的子序列并计算其和(a[i]加到a[j])
- sum += a[j];
- if(sum>maxx){//把和大的保留并记录下最大序列的始末位置ps、pe
- maxx = sum;
- ps = i;
- pe = j;
- }
- }
- }
- printf("%d %d %d\n",maxx,a[ps],a[pe]);
- }
上面的这段代码思路非常的清晰也便于理解,但是数据量大的话时间消耗也会很大,当然ACM的要求肯定是达不到了,现在做时间复杂度为n的算法来解决该问题。
该算法基于的思想也很简单,最大连续子序列和的第一个元素不可能是负数,这点很好证明(反证),假设a[i…j]为最大的连续子序列且a[i]为负,那我a[i+1…j]的和将会大于a[i…j]的和,所以与原假设矛盾,这就能推出最大子序列和的第一个元素不可能是负数。得到这个结论我们就可以进一步进行推广,那就是如果一个子序列的和为负数,那么这个序列不可能是最大连续子序列中的开始的一段序列(类似于第一个元素的方法可得到证明即把这段和看做是一个元素)。根据这一思想就可以得到本体线性的算法。
- #include <stdio.h>
- #include <string.h>
- #include <limits.h>
- #define N 10002
- int main(){
- int a[N],maxx,i,n,sum,ps,pe,ts,te;
- scanf("%d",&n);
- for(i=0;i<n;++i){
- scanf("%d",&a[i]);
- }
- sum = 0;
- maxx = INT_MIN;
- for(i=0;i<n;++i){
- if(sum<=0){//如果前面的和为负,则前面的序列舍掉从本元素开始重新确定新序列
- sum = a[i];
- ts = i;
- te = i;
- }else{//如果前面的和为正,则可能出现在最大序列中,所以要继续累加
- sum += a[i];
- te = i;
- }
- if(sum>maxx){//记录下最大子序列和及起始和结束位置
- maxx = sum;
- ps = ts;
- pe = te;
- }
- }
- printf("%d %d %d\n",maxx,a[ps],a[pe]);
- return 0;
- }
至此,最大连续子序列问题得到解决。
下面记录下最大子矩阵和的求法。
其实最大子矩阵和的算法就是最大连续子序列的一个拓展问题,思路很简单,就是将矩阵先预处理下,按列累加,然后通过三个循环变量来遍历所有的子矩阵,对每个子矩阵以列和为元素转化为n个元素序列求最大连续子序列的问题就可以了。
本文作者 凌风 csdn(iaccepted)
作者博客:http://blog.csdn.Net/iaccepted,欢迎交流
以上是关于动态规划-最大子矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
算法211动态规划的引入 ——最大子矩阵(来自北京大学POJ)