(3)动态规划算法求解 算法思路如下: 记 ,则所求的最大子段和为: 由b[j]的定义知,当b[j-1]>0时,b[j]=b[j-1]+a[j],否则b[j]=a[j]。由此可得b[j]的动态规划递推式如下: b[j]=max{b[j-1]+a[j],a[j]},1<=j<=n。 具体代码如下: //3d4-1 最大子段和问题的动态规划算法 #inc...
从最大子段和问题的解的结构可以看出，它适合用分治法求解。a[1:n]的最大子段和有三种情形：(1)a[1:n]的最大子段和与a[1:n/2]的最大子段和相同。(2)a[1:n]的最大子段和与a[n/2+1:n]的最大子段和相同。j(3)a[1:n]的最大子段和为a，kik 且1≤i≤n/2,n/2+1≤j≤n。
分治法的难点在于第三种情形的理解,这里应该抓住第三种情形的特点,也就是中间有两个定点,然后分别往两个方向扩张,以遍历所有属于第三种情形的子区间,求的最大的一个,如果要求得具体的区间,稍微对上述代码做点修改即可. 分治法的计算时间复杂度为O(nlogn). 3.动态规划法 动态规划的基本原理这里不再赘述,主要讨论...
最大子段和问题的动态规划算法.pptx,最大子段和问题最大子段和问题是一个经典的动态规划问题,它要求在一个给定的数组或序列中找到一个连续的子数组,使得其元素之和最大。这个问题在实际应用中有广泛的用途,例如在金融分析、数据压缩和信号处理等领域。by Jerry Turners null
最大m子段和问题(动态规划(又来填表了...)) 1.定义 给定由n个整数(可能为负)组成的序列a1、a2、a3...,an, 以及一个正整数m,要求确定序列的m个不相交子段,使这m个子段的总和最大! 如给定一个数组{1,-2,3,4,-5,-6}和一个正整数m=2,明显当两个子段分别为{1}和{3,4}时,得到最大m子段和...
1动态规划 1.1 基本思想 动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题。 与分治法的区别在于,适用于动态规划算法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的;若用分治法求解,则分解得到的子问题数目太多,导致最终解决原问题需指数时间。原因在于:虽然子问题的数目常常只有多项式量级...
3.动态规划法 动态规划的基本原理这里不再赘述,主要讨论这个问题的建模过程和子问题结构.时刻记住一个前提,这里是连续的区间 令b[j]表示以位置 j 为终点的所有子区间中和最大的一个 子问题:如j为终点的最大子区间包含了位置j-1,则以j-1为终点的最大子区间必然包括在其中 ...
算法:动态规划解决最大子段和问题 /*动态规划法思想:将较大的问题分解成较小的问题,先求解子问题, 然后通过子问题的解得到原问题的解,经过分解的子问题之间并不是 相互独立的。*/ # include <stdafx.h> # include <stdio.h> # include <stdlib.h> int max_sum(int a[],int n,int *best_i,int *...
最大子段和是动态规划中的一种。 import java.util.Random;import java.util.Scanner;publicclassmaxSum{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);Randomrd=newRandom();System.out.println("请输入数据规模n(10的倍数):");intn=scan.nextInt();int[]a=newint[n];for(inti=...
(1)分别用蛮力法、分治法和动态规划法设计最大子段和问题的算法; (2)比较不同算法的时间性能; (3)给出测试数据,写出程序文档。 三、实验代码 // 实验2.1最大字段和问题.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 #include <iostream> ...