一维最大子数组和问题,即给定一个数组,在它所有的连续子数组的和中,求最大的那个和.“最大子数组和”是一个很好的IT面试考题,在<编程之美>一书中同时阐述了一维数组和二维数组的讨论.本篇博客将会更加细致的讨论一维部分. 一. 最直观的 O(n3) 解法 在课上看到这个问题,当然最直观的解决办法即穷举.我们通过对子数组的起点和重点进行二层循环,计算每一个子数组的和,取其最大值,这样当然能够解决.但是作为一种O(n3)的解法,显然是低效率的. 二. 进一步思考——O(n2)解法 为增加程序效率,在接

对"一维最大子数组和"问题的思考(homework-01) 一维最大子数组和问题,即给定一个数组,在它所有的连续子数组的和中,求最大的那个和.“最大子数组和”是一个很好的IT面试考题,在<编程之美>一书中同时阐述了一维数组和二维数组的讨论.本篇博客将会更加细致的讨论一维部分. 一. 最直观的 O(n3) 解法 在课上看到这个问题,当然最直观的解决办法即穷举.我们通过对子数组的起点和重点进行二层循环,计算每一个子数组的和,取其最大值,这样当然能够解决.但是作为一种O(n3)的

本随笔只由于时间原因,我就只写写思想了 二维数组最大子数组之和,可以  引用  一维最大子数组之和 的思想一维最大子数组之和 的思想,在本博客上有,这里就不做多的介绍了 我们有一个最初的二维数组a[n][m],找它的 最大子数组之和 1.我们先建立一个新的二维数组b[n][m] 二维数组b[j][k] 存放的是a[j][k](0<=j<n,0<=k<m) 这一点到 a[0][0]  的最大值 2.循环:从a[0][0]开始 以此是 a[0][1]. a[0][2]……a[0][m]

在看排序,首先是插入排序,思路理清后想用代码实现,然后问题来了: 如何求数组长度? 如果没记错,在Java中应该是有直接可用的方法的, Python中(序列)也有.len,在C/C++中,字符串倒是有strlen() (需要#include <string.h>) 一个办法是用 sizeof() 一.首先定义数组 ,,,,}; 一开始想都没想就直接在子函数里面 int array_length(int a[]){ ]); return len; } 然而在主函数中调用的结果并不是5 ,而是8

一维数组中求最大子数组的算法 package com.wangwang.mar; import java.util.Scanner; public class Sum { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("输入数组长度"); int n=sc.nextInt()

perl中的引用和C中的指针一样,用"\"标识,引用后可使用符号"->"取值.解引用则在对应的数据类型前加$,@ 或%. 这里这里用两数组求和做示例,引用传递的子函数的用法. 1 use strict; 2 3 my @s1=(1,13,4,25,6,27,8,22); 4 my @s2=(11,2,34,5,6,23,1,54); 5 6 my @sum=sums(\@s1,\@s2); 7 8 foreach my $k(@sum){ 9 print &q

一.设计思想 我们根据第一个实验,再让他自动生成1000个随机long型数.大致思想和实验一一样,自己已埋入炸弹. 二.实验代码 package com.minirisoft; import java.util.*; class SuperMax { public static void main(String[] args) { long[] list = new long[1000];//输入数组是必须先定义数组,否则出错! long[] arr1 = new long[1000];//输入

I 找一个连续最大子数组,sum加到nums[i], 如果前面子数组和<0则舍去,从头开始. class Solution { public: /** * @param nums: A list of integers * @return: A integer indicate the sum of max subarray */ int maxSubArray(vector<int> &nums) { // write your code here ; ;i<nums.s

Given an array nums and a target value k, find the maximum length of a subarray that sums to k. If there isn't one, return 0 instead. Example 1: Given nums = [1, -1, 5, -2, 3], k = 3, return 4. (because the subarray [1, -1, 5, -2] sums to 3 and is th

最大子数组:要求相连,加起来的和最大的子数组就是一个数组的最大子数组.编译环境:VS2012,顺便说句其实我是C#程序员,我只是喜欢学C++. 其实这是个半成品,还有些BUG在里面,不过总体的思路是这样的,求最大的子数组,由一个中位分开,就是数组的中间位置,然后分别求中间位置横跨的,左边的,和右边的最大的,然后比较三者的大小,最大的为最大子数组.思路来自算法导论.今天算是把伪代码都实现了,但是貌似有点BUG,不知道有大神帮我提一下不?为了节约时间,我索性把一些问题的解释放过来,是算法导论的,我也

//石家庄铁道大学 信1405-1 班 唐炳辉 在上一次作业中,对于普通数组的最大子数组的求解问题的基础上,将普通的数组变成一个首尾相接的环,求这个环的最大子数组.类似的,只要改变普通数组的数组位置,在依次进行求解就行了 ...例如 给定你一个数组   -1  2  -5  6  7    让你求这个环的 最大 子数组,,可以用下边这个函数来实现转化,,具体转化完,就生成五个新的数组,分别问 -1 2 -5 6 7 2 -5 6 7 -1 -5 6 7 -1 2 6 7 -1 2 -5 7 -1

题目:  最大子数组 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. 样例 给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6 注意 子数组最少包含一个数 挑战 要求时间复杂度为O(n) 解题: 通过率37%,一定是暴力,时间复杂度O(N3)刷出来的成绩... 动态规划求解,维基百科, 下面程序半个暴力吧,时间复杂度O(n2) Java程序: public class Solution { /** * @param nums

代码编写 这次的作业瞬间难了好多,无论是问题本身的难度或者是单元测试这一原来没接触过的概念或者是命令行参数的处理这些琐碎的问题,都使得这次作业的完成说不上轻松. 最大子数组之和垂直水平相连的拓展问题解决关键在于循环语句的适度改写,连通问题则是用递归搜索的方法来解决(效率没有实测),在15*15的情况下还是能较快得出结果的. 非常庆幸使用的是Python,Pyhton中很多语法能够保证我在编写代码时不用分太多的时间去处理数据输入,在处理问题上一些数组相关灵活的语法也很大程度上方便了代码的编写. #

写在前面:我的算法能力很弱,并且也是第一次写博文,总之希望自己能在这次的课程中学到很多贴近实践的东西吧. 1.这次的程序是python写的,这也算是我第一次正正经经地拿python来写东西,结果上来说光是语法上就出了不少问题,总是写写停停,时不时要百度.Google一下.最麻烦的是因为我习惯使用sublime作文本编译器,结果还有无法使用中文注释的问题没有解决,很是捉急.(后来经杰仔教导,注释问题解决,我不会说我只是把第一行打错了 = =) 2.“最大子数组之和”问题的一维问题(我是这么叫的)在

继上节课老师让求了一维数组最大的子数组后,这节课堂上,老师加深了难度,给了一个二维数组,求最大子数组,开始觉得很容易,但是自己思考起来感觉这个算法很困难,既需要考虑数组直接的连续,又要求出最大的,老师提供的思路是找最大的数所在的位置是结果的可能性会大一点,或者是负数少的可能性会大一些,但这也只是一个概率问题,求解起来还是比较麻烦,也想过用二叉树,但是不能确保数组的连续性,所以只能想用一个个遍历的方法,经过自己的思考后又上网看了别人的程序,下面大家一起探讨一下吧! #include <iostre

package 最大的子数组和; import java.util.Scanner; public class shuzu { public static int maxArr(int a[]) { int max=a[0]; for(int i=1;i<a.length;i++) { if(a[i]>max) { max=a[i]; } } return max; } public static void main(String args[]) { /* * 生成数组 */ System.o

出现bug的点:输入数组无限大: 输入的整数,量大: 解决方案:向文件中输入随机数组,大小范围与量都可以控制. 源代码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.i

问题简介   本文将介绍计算机算法中的经典问题--最大子数组问题(maximum subarray problem).所谓的最大子数组问题,指的是:给定一个数组A,寻找A的和最大的非空连续子数组.比如,数组 A = [-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3], 最大子数组应为[4, -1, -2, 1, 5],其和为7.   首先,如果A中的元素全部为正(或非负数),则最大子数组就是它本身:如果A中的元素全部为负,则最大子数组就是第一个元素组成的数组.以上两种情形是平凡的,那么,

Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum. Example: Input: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], Output: 6 Explanation: [4,-1,2,1] has the largest sum = 6. Follow up: If

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product. For example, given the array [2,3,-2,4],the contiguous subarray [2,3] has the largest product = 6. 这个求最大子数组乘积问题是由最大子数组之和问题演变而来,但是却比求最大子数组之和要复