• 01-复杂度1 最大子列和问题(剑指offer和PAT)


    01-复杂度1 最大子列和问题   (20分)

    给定KK个整数组成的序列{ N1​​, N2​​, ..., NK​​ },“连续子列”被定义为{ Ni​​, Ni+1​​, ..., Nj​​ },其中 1ijK。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。

    本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:

    • 数据1:与样例等价,测试基本正确性;
    • 数据2:102个随机整数;
    • 数据3:103个随机整数;
    • 数据4:104个随机整数;
    • 数据5:105个随机整数;

    输入格式:

    输入第1行给出正整数KK (100000);第2行给出KK个整数,其间以空格分隔。

    输出格式:

    在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。

    输入样例:

    6
    -2 11 -4 13 -5 -2
    

    输出样例:

    20

    g++编译:
    //01 - 复杂度1 最大子列和问题(20分)
    //例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序,计算给定整数序列的最大子列和。
    //
    //本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:
    //
    //数据1:与样例等价,测试基本正确性;
    //数据2:10^2个随机整数;
    //数据3:10^3个随机整数;
    //数据4:10^4个随机整数;
    //数据5:10^5个随机整数;
    //输入格式 :
    //
    //输入第1行给出正整数KK(le 100000≤100000);第2行给出KK个整数,其间以空格分隔。
    //
    //输出格式 :
    //
    //在一行中输出最大子列和。如果序列中所有整数皆为负数,则输出0。
    //
    //输入样例 :
    //
    //6
    //- 2 11 - 4 13 - 5 - 2
    //输出样例 :
    //
    //     20
    
    #include <iostream>
    using namespace std;
    #include <vector>
    
    #define max(a,b)    (((a) > (b)) ? (a) : (b))
    
    int GetMaxSubsum(vector<int> vec_);
    
    int main()
    {
        int k;
        int num;
        int ret = 0;
        vector<int> vec;
        while (cin>>k)
        {
            for (int i = 0; i < k;i++)
            {
                cin >> num;
                vec.push_back(num);
            }
            
            ret = GetMaxSubsum(vec);
            cout << ret << endl;
            vec.clear();
        }
        return 0;
    }
    
    int GetMaxSubsum(vector<int> vec_)
    {
        int tempSum = 0;
        int ret_sum = 0;
        if (vec_.size()<=0)
        {
            return 0;
        }
        else
        {
            tempSum = vec_[0];
            ret_sum = vec_[0];
            for (int i = 1; i < vec_.size();i++)
            {
                tempSum = (tempSum < 0) ? vec_[i] : (tempSum + vec_[i]);
                ret_sum = max(tempSum,ret_sum);
            }
            return ret_sum;
        }
        return ret_sum;
    }

    本题参考了剑指offer:  连续子数组的最大和

    题目描述

    HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)
    class Solution {
    public:
        int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
             if(array.size()==0) return 0;
             int sum1 = array[0];
             int temp = array[0];
             for(int i=1;i<array.size();i++){
                 //temp为当前数组的和,当求和小于0时,重新选择求和起点
                 //只要有负数,temp就会减少,此时sum1>temp;当减少为负数时,temp重新赋值;直到遇到正数时,又开始求和
                  temp = (temp<0?array[i]:array[i]+temp);
                  sum1 = max(sum1, temp);//sum1暂时求得的和,如果后面有比sum1大的求和值,则取而代之
             }
             return sum1;
        }
    };

     

    视频中老师讲解了四种算法:暴力O(N*3),优化暴力O(N*2),分而治之O(NlogN),在线处理O(N)

    这是跟着《中国大学MOOC-陈越、何钦铭-数据结构-2017春》课程学习的第一次练习,希望能够坚持者两个月;虽然还有其他的项目和研究方向和小论文的压力,不过这并不冲突;相信基础最重要的。

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6504850.html
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