ThisSum

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【数据结构PTA】关于测试数据要考虑很多边边角角的题

01-复杂度2 Maximum Subsequence Sum 坑： 1. 题目：output数据！不是下标 2. 输入数据：要考虑这些变态情况（1）全是负数的情况 -- 特判（2）全是0的情况 --输出： 0 0 0 （3）全是0+负数 --输出： 0 0 0 （4）0 0 0 1 2 3 --算！（5）1 2 3 0 0 0 --不算！不要后面的0 #include<iostream> using namespace std;

[数据结构PTA]最小子列和

最小子列和法1：（n3）暴力略法2 :O(n2) #include<iostream> using namespace std; const int N = 1e5+10; int a[N]; int t[N]; int ans = -1e8; int main() { int k; cin >> k; for(int i = 0; i < k; i++)scanf("%d",&a[i]); for(int i

3.给定一个整数序列，求其中整数加起来最大子序列和（因为该数列中可能有负数）-穷举法，分治法

3.给定一个整数序列，求其中整数加起来最大子序列和（因为该数列中可能有负数）-分治法参考文献：编程珠玑第八章-分治算法分治算法求解： #include <stdio.h> #define max(a,b) a>b?a:b //--------------------------------- // // 需求： // 给定一个整数序列，求其中整数加起来最大子序

数据结构与算法分析——C++语言描述（第四版）Mark Allen Weiss 习题第二章算法分析

2.15 给出一个有效的算法来确定在整数 A 1 < A 2 <

【数据结构C++】01绪论

01绪论 1.1定义数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。逻辑结构(面向问题)：集合结构、线性结构、树形结构、图形结构物理结构(面向计算机)：顺序存储结构、链式存储结构 1.2抽象数据类型数据类型–数据对象集和数据集合相关联的操作集；抽象–描述数据

算法-Mooc-浙江大学

1.算法的概念一个有限指令集接受一些输入（有时不需要输入）产生输出在有限步骤之后终止每一条指令必须: <1>.有充分目标，不可以有歧义 <2>.计算机能处理的范围内 <3>.描述不依赖任何一种计算机语言以及具体实现手段 2.评判好算法指标空间复杂度S(n):程序执行时占用存储单元的长

[数据结构]最大子序列和问题

最大子序列和问题最大子序列和是指，给定一组序列，如 [1,-3,2,4,5]，求子序列之和的最大值，对于该序列来说，最大子序列之和为 2 + 4 + 5 = 11。这里的子序列要求是连续的，因此也可以称其为连续子数组最大和。有几种不同的方法求解最大子序列和问题，但它们的复杂度相差甚远，尤其在面对大量

数据结构（一）基本概念 —— 编程作业 01：最大子列和问题

数据结构系列内容的学习目录 → \rightarrow →浙大版数据结构学习系列内容汇总。题目描述：给定K个整数的序列 { N 1 , N 2 , . . . , N K } \{ N_{1}, N_{2}, ..., N_{K} \} {N1,N2,...,NK}， “连续子列”被定义为 { N i , N i + 1 , … , N j } \{ N_{i}

最大子列问题（在线算法）

给出一列数据，查找并输出其最大子列。 #include<iostream>using namespace std;//在线：没输入一个数据就进行及时处理，在任何地方终止输入，都能给出正确当前解//寻找最大子列int MaxSubseqSum(int A[], int N) { int ThisSum, MaxSum; int i; ThisSum = MaxSum = 0; for (i = 0; i < N

最大的子序列和的问题：

题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/434/problems/5404 法一： 1 int MaxSubseqSum1(int List[], int N) 2 { 3 int i, j, k; 4 int ThisSum, MaxSum = 0; 5 for (i = 0; i < N; i++) 6 { 7 for (j = i; j < N; j++) 8 { 9

算法学习：给定一个序列求最大子序列的和

题目给定一个序列，给出最大子序列的和。解答 public class maxSubSum { public static int maxSubSum1(int [] a){ int maxSum = 0; for (int i = 0; i < a.length; i++) { for(int j=i;j<a.length;j++){ int thisSum = 0;

1007 Maximum Subsequence Sum (25分) PAT 甲级

1007 Maximum Subsequence Sum (25分) Given a sequence of K integers { N1, N2, …, N**K }. A continuous subsequence is defined to be { N**i, N**i+1, …, N**j } where 1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest su

数据结构与算法学习记录——几个简单的算法

1、最大子序列和暴力破解 int MaxSubsequenceSum(const int A[],int N){ int ThisSum,MaxSum,i,j,k; MaxSum = 0; for( i = 0,i < N,i++ ){//对整个数组进行遍历 for( j = i; j < N; j++ ){//确定子序列 ThisSum = 0;//记录当前子序列的和

求最大子序列和时间复杂度O(N)

/** * @author wang * @description * 给定有可能负的整数 A1 A2 A3 ...An * 求 Ai+...+Ak （即最大子序列和）的最大值 (0 =< i <= k <= n) * 如果所有整数为负数，则最大子序列和为 0 * * 关于这段代码的描述： * 在求最大子序列和时，假设第x个数加到thisSum中，导致thisSum<=0

最大子序列

请找出在一串有正有负的整数序列中，最大的子序列的总和Input第一行为序列的个数Ｎ之後有Ｎ行序列，每行都有10个数，序列中的每个元素可能为正可能为负Output请输出每个序列中可以找出的最大的连续元素(子序列)的和例如范例中的最後几个元素{19,-12,20,5}相加为32，是整个序列中所能找到的最

算法实例（一）最大子列和问题

最大子列和问题题目：分析：求Ai到Aj这个连续的子列和的最大值，对于给定的N个整数，它拥有许多个连续的子列，如果子列的和为负数，我们就返回0. 针对这一问题我们拥有多种算法。 ** 算法1: ：最直接，最暴力的方法：即将所有连续的子列的和找出来，在从中找出最大的一个。** int MaxSubseqSu

53. 最大子序和

链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。进阶: 如果你已经实现

最大子列和问题

摘自浙大mooc数据结构题目算法一：O(N^3) int MaxSubseqSum1( int A[], int N ) { int ThisSum, MaxSum = 0; int i, j, k; for( i = 0; i < N; i++ ) { /* i是子列左端位置 */ for( j = i; j < N; j++ ) { /* j是子列右端位置 */

数据结构：最大子序列和

算法1：时间复杂度大并且不是很能理解，故不作展示算法2： int MaxSubseqSum2(int A[], int N){ int ThisSum, MaxSum = 0; int i, j, k; for (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

软件工程作业3

1.题目概述给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n例如，当（a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6]）=(-2,11,-4,13,-5,-

最大连续子数组和与JUnit测试

【题目】最大连续子数组和（最大子段和）背景问题：给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为：Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如，当（a[1],a[2],

三种方法求最大子列和问题

题目给定N个正整数的序列{A1,A2,…,An}，求其子列和的最大值方法一：暴力破解 int MaxSubseqSum1(int A[],int N) { int ThisSum,MaxSum=0; int i,j,k; for(i=0;i<N;i++){ for(j=i;j<N;j++){ ThisSum=0; for(k=i;k<=j;k++){

第2章算法分析

最大子序列和问题的求解算法1：时间复杂度为O(N^3) 1 public static int maxSubSum1(int [] a) 2 { 3 int maxSum = 0; 4 5 for (int i = 0; i < a.length; i++) 6 for (int j = i; j < a.length; j++) 7 { 8 i

最大子列和

#复杂度为n平方 def MaxSubseqSum1(A , N ):ThisSum=0MaxSum = 0for i in range(0,N):ThisSum=0for j in range(i,N): ThisSum=0 for k in range(i,j): ThisSum+=A[j] if ThisSum>MaxSum: MaxSum=ThisSum print( MaxSum) A=[ -2,

最大子列和问题

1 int MaxSubseqSum(int *a,int n) 2 { 3 int ThisSum,MaxSum =0; 4 int i,j,k; 5 for(i=0;i<n;i++) 6 { 7 for(j=i;j<n;j++) 8 { 9 ThisSum=0;10 for(k=i;k<=j;k++)11 {12 1