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算法笔记——最大子段和问题,最大子矩阵和问题,最大m子段和问题

   1、最大子段和问题
     问题定义:对于给定序列a1,a2,a3……an,寻找它的某个连续子段,使得其和最大。如( -2,11,-4,13,-5,-2 )最大子段是{ 11,-4,13 }其和为20。
     (1)枚举法求解
     枚举法思路如下:
     以a[0]开始: {a[0]}, {a[0],a[1]},{a[0],a[1],a[2]}……{a[0],a[1],……a[n]}共n个
     以a[1]开始: {a[1]}, {a[1],a[2]},{a[1],a[2],a[3]}……{a[1],a[2],……a[n]}共n-1个
     ……
     以a[n]开始:{a[n]}共1个
     一共(n+1)*n/2个连续子段,使用枚举,那么应该可以得到以下算法:
     具体代码如下:
[cpp] 
//3d4-1 最大子段和问题的简单算法  
#include "stdafx.h"  
#include <iostream>   
using namespace std;   
  
int MaxSum(int n,int *a,int& besti,int& bestj);  
  
int main()  
{  
    int a[] = {-2,11,-4,13,-5,-2};  
  
    for(int i=0; i<6; i++)  
    {  
        cout<<a[i]<<" ";  
    }  
  
    int besti,bestj;  
  
    cout<<endl;  
    cout<<"数组a的最大连续子段和为:a["<<besti<<":"<<bestj<<"]:"<<MaxSum(6,a,besti,bestj)<<endl;  
  
    return 0;  
}  
  
int MaxSum(int n,int *a,int& besti,int& bestj)  
{     
    int sum = 0;  
    for(int i=0; i<n; i++)//控制求和起始项  
    {  
        for(int j=i; j<n; j++)//控制求和结束项  
        {  
            int thissum = 0;  
            for(int k=i; k<=j; k++)//求和  
            {  
                thissum += a[k];  
            }  
  
            if(thissum>sum)//求最大子段和  
            {  
                sum = thissum;  
                besti = i;  
                bestj = j;  
            }  
        }  
    }  
    return sum;  
}  
            从这个算法的三个for循环可以看出,它所需要的计算时间是O(n^3)。事实上,如果注意到,则可将算法中的最后一个for循环省去,避免重复计算,从而使算法得以改进。改进后的代码如下:
[cpp]  的避免重复的简单算法  
#include "stdafx.h"  
#include <iostream>   
using namespace std;   
  
int MaxSum(int n,int *a,int& besti,int& bestj);  
  
int main()  
{  
    int a[] = {-2,11,-4,13,-5,-2};  
  
    for(int i=0; i<6; i++)  
    {  
        cout<<a[i]<<" ";  
    }  
  
    int besti,bestj;  
  
    cout<<endl;  
    cout<<"数组a的最大连续子段和为:a["<<besti<<":"<<bestj<<"]:"<<MaxSum(6,a,besti,bestj)<<endl;  
  
    return 0;  
}  
  
int MaxSum(int n,int *a,int& besti,int& bestj)  
{     
    int sum = 0;  
    for(int i=0; i<n; i++)//控制求和起始项  
    {  
        int thissum = 0;  
        for(int j=i; j<=n; j++)//控制求和结束项  
        {  
            thissum += a[j];//求和  
            if(thissum>sum)  
            {  
                sum = thissum;  
                besti = i;  
                bestj = j;  
            }  
              
        }  
    }  
    return sum;  
}  
     (2)分治法求解
       分治法思路如下:
    将序列a[1:n]分成长度相等的两段a[1:n/2]和a[n/2+1:n],分别求出这两段的最大字段和,则a[1:n]的最大子段和有三中情形:
    [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;
    [3]、a[1:n]的最大字段和为,且1<=i<=n/2,n/2+1<=j<=n。
    可用递归方法求得情形[1],[2]。对于情形[3],可以看出a[n/2]与a[n/2+1]在最优子序列中。因此可以在a[1:n/2]中计算出,并在a[n/2+1:n]中计算出。则s1+s2即为出现情形[3]时的最优值。
     具体代码如下:
[cpp]  
//3d4-1 最大子段和问题的分治算法  
#include "stdafx.h"  
#include <iostream>   
using namespace std;   
  
int MaxSubSum(int *a,int left,int right);  
int MaxSum(int n,int *a);  
  
int main()  
{  
    int a[] = {-2,11,-4,13,-5,-2};  
  
    for(int i=0; i<6; i++)  
    {  
        cout<<a[i]<<" ";  
    }  
  
    cout<<endl;  
    cout<<"数组a的最大连续子段和为:"<<MaxSum(6,a)<<endl;  
  
    return 0;  
}  
  
int MaxSubSum(int *a,int left,int right)  
{     
    int sum = 0;  
    if(left == right)  
    {  
        sum = a[left]>0?a[left]:0;  
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补充:软件开发 , C++ ,
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