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题目1011:最大连续子序列 九度OJ

热度:61   发布时间:2023-09-24 06:31:52.0
题目1011:最大连续子序列

时间限制:1 秒

内存限制:32 兆

特殊判题:

提交:7218

解决:3428

题目描述:
给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个,例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和为20。现在增加一个要求,即还需要输出该子序列的第一个和最后一个元素。
输入:

    测试输入包含若干测试用例,每个测试用例占2行,第1行给出正整数K( K< 10000 ),第2行给出K个整数,中间用空格分隔。当K为0时,输入结束,该用例不被处理。

输出:

    对每个测试用例,在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元素,中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一,则输出序号i和j最小的那个(如输入样例的第2、3组)。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。

样例输入:
6
-2 11 -4 13 -5 -2
10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21
6
5 -8 3 2 5 0
1
10
3
-1 -5 -2
3
-1 0 -2
0
样例输出:
20 11 13
10 1 4
10 3 5
10 10 10
0 -1 -2
0 0 0
来源:
2005年浙江大学计算机及软件工程研究生机试真题

#include <cstdio>
#define MAX 10005
//暴力求解 
int a[MAX];
int main(){int k;while(scanf("%d",&k)!=EOF&&k!=0){for(int i=0;i<k;i++){scanf("%d",&a[i]);}int ThisSum,MaxSum=0;int pos1=0,pos2=k-1;for(int i=0;i<k;i++){ThisSum=0;for(int j=i;j<k;j++){ThisSum+=a[j];if(ThisSum>MaxSum){MaxSum=ThisSum;pos1=i;pos2=j;}}}if(MaxSum==0){for(int i=0;i<k;i++){if(a[i]==0){pos1=i;pos2=i;break;}} }printf("%d %d %d\n",MaxSum,a[pos1],a[pos2]);}return 0;
} 
#include <cstdio>
#define MAX 10005
int a[MAX];
//在线处理 
int main(){int k;while(scanf("%d",&k)!=EOF&&k!=0){for(int i=0;i<k;i++){scanf("%d",&a[i]);}int ThisSum=0,MaxSum=0;int pos1=0,pos2=k-1;int ThisPos1,ThisPos2;for(int i=0;i<k;i++){if(ThisSum==0&&a[i]>0){ThisPos1=i;}ThisSum+=a[i];if(ThisSum>MaxSum){MaxSum=ThisSum;pos1=ThisPos1;pos2=i;}if(ThisSum<0){ThisSum=0;}}if(MaxSum==0){for(int i=0;i<k;i++){if(a[i]==0){pos1=i;pos2=i;break;}} }printf("%d %d %d\n",MaxSum,a[pos1],a[pos2]);}return 0;
} 

其实最大连续子序列还是值得仔细分析一下的。我记得之前在浙大MOOC数据结构公开课上看到了关于最大连续子序列的分析。在这里贴出来总结一下,便于以后回顾。
//算法1---O(N^3) :暴力求解 三层嵌套for循环 ------------------------------------- 
int MaxSubseqSum1(int A[],int N){int ThisSum,MaxSum=0;int i,j,k;for(int i=0;i<N;i++){//确定子序列左边界 for(int j=i;j<N;j++){//确定子序列右边界 ThisSum=0;       //左边界为 i, 右边界为 j,//左右边界确定后,在遍历该子序列之前, 将该子序列的和置零 for(int k=i;k<=j;k++){ThisSum+=A[k];// ThisSum 是以A[i]到A[j]的子列和 }	if(ThisSum>MaxSum){MaxSum=ThisSum;//判断该子序列的和是否大于最大子序列和 }}}return MaxSum; 
} 

//算法2---O(N^2) :相较于算法1中第三层循环很多余,故改进为算法2   ---------------------------------- 
int MaxSubseqSum2(int A[],int N){int ThisSum,MaxSum=0;int i,j,k;for(int i=0;i<N;i++){//i 是子列左端位置 ThisSum=0;//ThisSum是从A[i] 到 A[j]的子列和 for(int j=i;j<N;j++){//j是子列右端的位置 ThisSum+=A[j];//对于相同的i,不同的j,只要在j-1次循环的基础上累加1项即可 if(ThisSum>MaxSum){//如果刚得到的这个子列和更大 MaxSum=ThisSum;//则更新结果 }}}
} 

//算法3---O(NlogN) 分而治之  --------------------------------------------------------------------- 
int Max3( int A, int B, int C )
{ /* 返回3个整数中的最大值 */return A > B ? A > C ? A : C : B > C ? B : C;
}int DivideAndConquer( int List[], int left, int right )
{ /* 分治法求List[left]到List[right]的最大子列和 */int MaxLeftSum, MaxRightSum; /* 存放左右子问题的解 */int MaxLeftBorderSum, MaxRightBorderSum; /*存放跨分界线的结果*/int LeftBorderSum, RightBorderSum;int center, i;if( left == right )  { /* 递归的终止条件,子列只有1个数字 */if( List[left] > 0 )  return List[left];else return 0;}/* 下面是"分"的过程 */center = ( left + right ) / 2; /* 找到中分点 *//* 递归求得两边子列的最大和 */MaxLeftSum = DivideAndConquer( List, left, center );MaxRightSum = DivideAndConquer( List, center+1, right );/* 下面求跨分界线的最大子列和 */MaxLeftBorderSum = 0; LeftBorderSum = 0;for( i=center; i>=left; i-- ) { /* 从中线向左扫描 */LeftBorderSum += List[i];if( LeftBorderSum > MaxLeftBorderSum )MaxLeftBorderSum = LeftBorderSum;} /* 左边扫描结束 */MaxRightBorderSum = 0; RightBorderSum = 0;for( i=center+1; i<=right; i++ ) { /* 从中线向右扫描 */RightBorderSum += List[i];if( RightBorderSum > MaxRightBorderSum )MaxRightBorderSum = RightBorderSum;} /* 右边扫描结束 *//* 下面返回"治"的结果 */return Max3( MaxLeftSum, MaxRightSum, MaxLeftBorderSum + MaxRightBorderSum );
}int MaxSubseqSum3( int List[], int N )
{ /* 保持与前2种算法相同的函数接口 */return DivideAndConquer( List, 0, N-1 );
}

//算法4---O(N):在线处理----------------------------------------------------------- int MaxSubseqSum4(int A[],int N){int ThisSum=0,MaxSum=0;int i;for(i=0;i<N;i++){ThisSum+=A[i];//向右累加 if(ThisSum>MaxSum){MaxSum=ThisSum;//发现更大和则更新当前结果 }else if(ThisSum<0){//如果当前子列和为负 ThisSum=0;//则不可能使后面的部分和增大,抛弃之 }}return MaxSum;}