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夕拾算法進階篇:13)最大連續子序列(動態規劃DP)

2019-11-14 10:01:53
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供稿:網友
題目描述給定K個整數的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意連續子序列可表示為{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大連續子序列是所有連續子序列中元素和最大的一個,例如給定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大連續子序列為{ 11, -4, 13 },最大和為20。現在增加一個要求,即還需要輸出該子序列的第一個和最后一個元素。輸入測試輸入包含若干測試用例,每個測試用例占2行,第1行給出正整數K( K<= 10000 ),第2行給出K個整數,中間用空格分隔,每個數的絕對值不超過100。當K為0時,輸入結束,該用例不被處理。輸出對每個測試用例,在1行里輸出最大和、最大連續子序列的第一個和最后一個元素,中間用空格分隔。如果最大連續子序列不唯一,則輸出序號i和j最小的那個(如輸入樣例的第2、3組)。若所有K個元素都是負數,則定義其最大和為0,輸出整個序列的首尾元素。樣例輸入5-3 9 -2 5 -43-2 -3 -10樣例輸出12 9 5

0 -2 -1

先不考慮其序列的首末位置,考慮數組A[i]={-2,11,-4,13,-5,-2}。令狀態dp[i]表示以A[i]作為末尾的連續和的最大和,那么有以下過程

dp[0]=-2

dp[1]=11 (11+-4=7)

dp[3] =20 (11+(-4)+13=20)

dp[4]=15 (20-5=15)

dp[5]=13  (15-2=13)

事實上,最大和就是max(dp[i]),從而可以得到下面的狀態轉移方程:

dp[i]=max(A[i],dp[i-1]+A[i])    (邊界為A[0]=dp[0])

很明顯,dp[i]具有狀態無關性。dp[i]只跟當前的A[i]和它上一個dp[i-1]無關。所有只用2個變量即可記錄序列的起始位置。

#include<iostream>#include<algorithm>using namespace std; const int M=10002;int a[M];int dp[M];int main(){	//ts->temp start,te->temp end,fs->final start	int n,i,max,fs,fe,ts,te;	while(scanf("%d",&n),n){		for(i=0;i<n;i++){			scanf("%d",a+i);		}		max=te=ts=dp[0]=a[0];		for(i=1;i<n;i++){			if(dp[i-1]+a[i]>a[i]){				dp[i]=dp[i-1]+a[i];				te=a[i]; //修改末端位置 			}else{				dp[i]=te=ts=a[i];//重新開始 			}			if(max<dp[i]){//取最大的dp 				max=dp[i];fe=te;fs=ts;			}		}		if(max<0){ //所有數都小于0 		 	max=0;fs=a[0];fe=a[n-1];		}		PRintf("%d %d %d/n",max,fs,fe);	}}題目來源:http://www.codeup.cn/problem.php?cid=100000626&pid=0


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