1classSolution {2publicintmaxSubArray(int[] nums) {3//动态规划,dp[i]表示以nums[i]为最后一个元素的子数组的最大和4//dp[i] = dp[i-1] > 0 ? dp[i-1] + nums[i] : nums[i];5//dp[i]只和dp[i-1]有关,所以只需要一个临时变量不断更新dp[i-1]的值就行了,不需要一个数组dp[]6...
①枚举法②动态规划//求r0行到r1行 第i列元素的和 int sum_r(int r0, int r1, int i){ int sum = 0; for(int r=r0;r<=r1;r++) sum += a[r][i]; return sum; } //求最大子矩阵和 int MaxSum(){ int sum = -0x3f3f3f3f; for(int r0=0;r0<m;r0++){//枚举初始行 for(int ...
前两种情况可以用递归求解,而第三种情况则可以将前半部分的最大子序列和(此处的子序列必须包含前半部分的最后一个元素)与后半部分的最大子序列和(此处的子序列必须包含后半部分的第一个元素)相加得到 注1:因为第三种情况跨越了中间边界,且要求的序列为连续的,因此第三种情况得到的子序列必定包含左子序列的最后一...
给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和。 问题解析 很经典的一个问题,下面给出3种解法,暴力解法、分治算法、动态规划。这个题Leetcode上有大量测试数据,只不过最后两个测试数据要求算法复杂度为n,只能用动态规划来解,可以借鉴一下,链接见这里https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/...
这篇文章主要写的是关于动态规划的最常见常规的斐波那契、最大子串和,最大乘积和最长上升子序列,单词拆分,具体如下: 斐波那契数列和有关变体: 斐波那契数列定义:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368……这个数列前两个数均为1,从第3项开始,...
动态规划法---最大连续子序列和 动态规划法解决最大连续子序列和 问题描述 : 数组int a[] = {-4 , 3 ,56 , -15 , 34 , 0 , -14 , 4} ; 某几个连续的子序列其和最大,比如a0+a1 = -1 。a1+a2+a3+a4 = 78 。则a1 a2 a3a4组成的数组即是所求。 解决方法...
解法1 动态规划 于是我们把目光落到动态规划上面来,首先需要把这个问题分解成最优子问题来解。最主要的思路就是将上面的45个组合进行分类,分解成数量较少的几个子问题。在这里我们一共有9个数字,顺理成章的我们把组合分解成9个小组的组合。 第一个子组合是以第一个数字结尾的连续序列,也就是[-2],最大值-...
首先动态规划我们是需要找出状态转移方程式,也就是从当前状态转移到另一个状态的一个等式。对于这道题来说,我们先设置一个状态dp[i]表示到第i个数的最大子序列的和,所以对于dp[i-1]来说,到了第i位,之前的最长的子序列只有两种情况,要么把第i位跟之前的子序列加上,要么把第i位当作新的起点。因此状态转移...
本题的要求同时输出最大子序列的上界和下界,需要几个变量来统计。 改造后的完整代码为: /* * Created by zsdostar in 2016/4/30 */#include<iostream>usingnamespacestd;intstart,endd;intstartm,endm;intThisSum,LastSum;intmaxx=-2147483648;intMaxSubSequence(intarr[],intn){for(inti=0;i<n;i++){...
初来乍到,动态规划也是刚刚接触。刚开始用暴力法,Time limit…… 在网上搜了代码。大多是只说是动态规划经典问题、求最大子序列和,然后就是一串代码。最好的就是带了几行注释…没有太多通俗的解释…硬着头皮看了一晚上,终于算是有了眉目想通了。