算法线性编程珠玑读书笔记之----->使用线性算法求解连续子序列的最大和

这段时间笔者几篇文章介绍了改算法线性的文章. 关联文章的地址

这个算法我在我的博客里应用动态规划做过，详细实现请参阅我的dp板块，下面给出书上最快的算法，时间复杂度为O(n)，称之为线性算法。

#include <iostream>
using namespace std;
int x[10]={31,-41,59,26,-53,58,97,-93,-23,84};
int mmax(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}
int main()
{

	int maxsofar=0,maxendinghere=0;
	for(int i=0;i<10;i++)
	{
		maxendinghere=mmax(maxendinghere+x[i],0);
		maxsofar=mmax(maxsofar,maxendinghere);
	}
	cout<<maxsofar<<endl;
	return 0;

}

算法说明：假设我们处理了x[0...i-1]的问题，那么如何扩展为包含x[i]的问题呢？我们应用类似于分治算法的原理：前i个元素中，最大总和子数组要么在前i-1个元素中（我们

    每日一道理
巴尔扎克说过“不幸，是天才的进升阶梯，信徒的洗礼之水，弱者的无底深渊”。风雨过后，眼前会是鸥翔鱼游的天水一色；走出荆棘，前面就是铺满鲜花的康庄大道；登上山顶，脚下便是积翠如云的空蒙山色。 在这个世界上，一星陨落，黯淡不了星空灿烂，一花凋零，荒芜不了整个春天。人生要尽全力度过每一关，不管遇到什么困难不可轻言放弃。

将其保存在maxsofar中），要么其结束位置为i（我们将其存贮在maxendinghere中）。

该代码十分冗长，也很快。

下面给出一个平方算法：思路很轻易懂得的：

#include <iostream>
using namespace std;
int x[10]={31,-41,59,26,-53,58,97,-93,-23,84};
int mmax(int a,int b)
{
	return a>b?a:b;
}
int main()
{

	int maxsofar=0;
	for(int i=0;i<10;i++)
	{
		int sum=0;
		for(int j=i;j<10;j++)
		{
			sum+=x[j];
			maxsofar=mmax(maxsofar,sum);
		}
	}
	cout<<maxsofar<<endl;
	return 0;

}

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录： 程序语言综述
CLIPPER 程序员不去真的猎捕大象，他们只是购买大象部分的库然后花几年的时间试图综合它们。
DBASE 程序员只在夜间猎捕大象，因为那时没人会注意到他们还在使用石弓。
FOXPRO 程序员开始使用更新更好的步枪，这使他们花掉比实际狩猎更多的时间学习新的射击技术。
C 程序员拒绝直接购买步枪，宁可带着钢管和一个移动式机器车间到非洲，意欲从零开始造一枝完美的步枪。
PARADOX 程序员去非洲时带着好莱坞关于猎捕大象的电影剧本，他们认为照剧本行事就会逮到一头大象。
ACCESS 程序员在没有任何猎象经验的经验下就出发了，他们穿着华丽的猎装、带着全部装备，用漂亮的望远镜找到了大象，然后发觉忘了带扳机。
RBASE 程序员比大象还要稀少，事实上，如果一头大象看到了一个RBASE程序员，对他是个幸运日。
VISUAL ACCESS 程序员装上子弹、举起步枪、瞄准大象，这使大象感到可笑，究竟谁逃跑。他们无法抓住大象，因为由于他们对多重控制的偏爱，他们的吉普车有太多的方向盘因而无法驾驶。
ADA、APL和FORTRAN 程序员与圣诞老人和仙女一样是虚构的。
COBOL 程序员对和自己一样濒临灭绝的大象寄予了深切的同情。

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线性和序列
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