算法 for(j=1;j<=n;j++) { c[i][j]=0; for(k=1;k<=n;k++) c[i][j]= c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; }的时间复杂度为（）。

时间: 2023-12-05 10:04:53 浏览: 44
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一些很久前弄得经典算法，看看很不错

这是一个矩阵乘法算法，矩阵A的大小为m*n，矩阵B的大小为n*p，矩阵C的大小为m*p。对于矩阵乘法的每一个元素，都需要进行n次乘法和n-1次加法，因此单次乘法的时间复杂度为O(n)，一共需要进行m * p * n次乘法和m * p * (n-1)次加法，因此总的时间复杂度为O(m * p * n)。在这个算法中，m和p都等于n，因此时间复杂度为O(n^3)。
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i <= k; i++) if (m % i == 0) { leap = 0; break; } if (leap) { printf("%-4d", m); h++; if (h % 10 == 0) printf("\n"); } leap = 1; } printf("\nThe total is %d", h); } 3. 水仙花数 ...
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if (i == (j * j * j) + (k * k * k) + (n % 10 * n % 10 * n % 10)) { printf("%d ", i); } } } 这些例子覆盖了基础的编程概念，如循环、条件判断、数学运算以及数据类型，同时展示了如何用C语言解决实际...

下列c语言程序改成python，并详细注解。#include<iostream> #include"qx.h" using namespace std; //弗洛伊德算法 void graph::floyd(graph &t, const int n) { for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { t.a[i][j]=t.arcs[i][j]; if((i!=j)&&(a[i][j]<max)) t.path[i][j]=i; else t.path[i][j]=0; } for(int k=1;k<=n;k++) { for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) if(t.a[i][k]+t.a[k][j]<t.a[i][j]) { t.a[i][j]=t.a[i][k]+t.a[k][j]; t.path[i][j]=t.path[k][j]; } } for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { if(i!=j) { cout<<i<<"到"<<j<<"的最短路径为"<<t.a[i][j]<<":"; int next=t.path[i][j]; cout<<j; while(next!=i) { cout<<"←"<<next; next=t.path[i][next]; } cout<<"←"<<i<<endl; } } } //计算最短距离之和 void graph::add(graph &t) { int sum[n+1]; for(int i=0;i<n+1;i++) sum[i]=0; for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=n;j++) { if(i!=j) { sum[i]=sum[i]+t.a[i][j]; } } cout<<endl; cout<<i<<"到各顶点的最短路径总和为"<<sum[i]<<endl; } sum[0]=sum[1]; int address=1; for(int i=2;i<n+1;i++) if(sum[0]>sum[i]) { sum[0]=sum[i]; address=i; } cout<<"所以最短路径总和为"<<sum[0]<<" 学院超市的最佳选址为顶点"<<address<<endl; } //主函数 void main() { graph t;int i,j,w; for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(i==j) t.arcs[i][j]=0; else t.arcs[i][j]=max; cout<<" 学校超市最佳选址*"<<endl<<endl<<endl; cout<<"请输入请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)"; cout<<endl; for(int k=1;k<=e;k++) { cin>>i>>j>>w; t.arcs[i][j]=w; } t.floyd(t,n); t.add(t); system("pause"); }

if self.a[i][k] + self.a[k][j] < self.a[i][j]: self.a[i][j] = self.a[i][k] + self.a[k][j] self.path[i][j] = self.path[k][j] for i in range(1, self.n+1): for j in range(1, self.n+1): if i != j:...

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define M 400 //定义阶层的最大值 int main(void){ clock_t start1,start2,start3,start4,start5,start6,finish1,finish2,finish3,finish4,finish5,finish6; double total_time1,total_time2,total_time3,total_time4,total_time5,total_time6; int sum=0; int a[M][M]={0},b[M][M]={0},c[M][M]={0}; int i,j,k,n; for (i=0; i<M;i++){ //随机生成矩阵 a[],b[] for(j=0;j<M;j++) { a[i][j] =rand()%100; } } for (i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<M;j++) { b[i][j] = rand()%100; } } for(n=50;n<=M;n+=50){ //计算每个50个阶层的六个不同矩阵乘法的运行时间 printf("阶层为：%d ",n); start1=clock(); for(i=0;i<n;i++){ for(j=0;j<n;j++){ sum=0; for(k=0;k<150;k++){ sum+=a[i][k]*b[k][j]; } c[i][j]+=sum; } } finish1=clock(); total_time1=(double)(finish1-start1)/CLOCKS_PER_SEC; printf("ijk:%f 秒 ",total_time1); start2=clock(); for(j=0;j<n;j++){ for(i=0;i<n;i++){ sum=0; for(k=0;k<150;k++){ c[i][j]=sum+c[i][j]; } } } finish2=clock(); total_time2=(double)(finish2-start2)/CLOCKS_PER_SEC; printf("jik:%f 秒 ",total_time2); start3=clock(); for(k=0;k<n;k++){ for(j=0;j<n;j++){ for(i=0;i<n;i++){ c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j]; } } } finish3=clock(); total_time3=(double)(finish3-start3)/CLOCKS_PER_SEC; printf("kji:%f 秒 ",total_time3); start4=clock(); for(i=0;i<n;i++){ for(k=0;k<n;k++) { double r=a[i][k]; for(j=0;j<n;j++){ c[i][j]=r*b[k][j]+c[i][j]; } } } finish4=clock(); total_time4=(double)(finish4-start4)/CLOCKS_PER_SEC; printf("ikj:%f 秒 ",total_time4); start5=clock(); for(j=0;j<n;j++){ for(k=0;k<n;k++) { double r=b[k][j]; for(i=0;i<n;i++){ c[i][j]=a[i][k]*r+c[i][j]; } } } finish5=clock(); total_time5=(double)(finish5-start5)/CLOCKS_PER_SEC; printf("jki:%f 秒 ",total_time5); start6=clock(); for(k=0;k<n;k++){ for(i=0;i<n;i++) { double r=a[i][k]; for(j=0;j<n;j++){ c[i][j]=r*b[k][j]+c[i][j]; } } } finish6=clock(); total_time6=(double)(finish6-start6)/CLOCKS_PER_SEC; printf("kij:%f 秒 \n",total_time5); } return 0;} 在此代码的基础上改进矩阵乘法代码，使其运行更快

1.使用更高效的算法：目前这份代码使用的是朴素的三重循环实现矩阵乘法，时间复杂度为O(n^3)。可以使用更高效的算法，如Strassen算法，时间复杂度为O(n^log2(7))，可以大幅减少计算时间。 2.使用多线程或并行计算：...

void Kruskal(MGraph &G) //克鲁斯卡尔算法 { int i,j,u1,v1,sn1,sn2,k; int vset[M]; Edge E[M]; k=0; for (i=0;i<G.n;i++) { for (j=0;j<G.n;j++) { if (G.edeges[i][j]!=0&&G.edeges[i][j]!=N) { E[k].u=i; E[k].v=j; E[k].w=G.edeges[i][j]; k++; } } } InsertSort(E,G.e); for (i=0;i<G.n;i++) vset[i]=i; k=1; j=0; while (k<G.n) { u1=E[j].u; v1=E[j].v; sn1=vset[u1]; sn2=vset[v1]; if (sn1!=sn2) { printf("<%c,%c>:%d\n",G.vexs[u1],G.vexs[v1],E[j].w); k++; for (i=0;i<G.n;i++) { if (vset[i]==sn2) { vset[i]=sn1; } } } j++; } }这一部分的源代码哪里出错了

3. 在第 30 行，将 printf("<%c,%c>:%d\n",G.vexs[u1],G.vexs[v1],E[j].w); 改为 printf("<%c,%c>:%d\n",G.vertex[u1],G.vertex[v1],E[j].weight);，因为 vertex 才是顶点数组，weight 才是边权值。 修改后...

// 第二轮基数排序，按照第二、三、四个字符进行排序 for (int k = 1; k <= 3; k++) { int max_b = b[0]; for (int i = 1; i < n.length; i++) { if (b[i] > max_b) { max_b = b[i]; } } for (int i = 0; i <= max_b; i++) { c[i] = 0; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { int num = 0; for (int j = k; j <= k+2; j++) { num = num * 10 + n.data[i].num[j]; } b[i] = num; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { c[b[i]]++; } for (int i = 1; i <= max_b; i++) { c[i] += c[i-1]; } for (int i = n.length-1; i >= 0; i--) { int j = c[b[i]]-1; a[j] = n.data[i].num[0] - 'A'; Swap(no, i, j); c[b[i]]--; } }解释此代码

j <= k+2; j++) { num = num * 10 + n.data[i].num[j]; } b[i] = num; } 2. 对数组 b 进行计数排序。 c++ for (int i = 0; i <= max_b; i++) { c[i] = 0; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { c[b...

function SuffixArray(str) { var s = str; var n = str.length; var sa = new Array(n), rank = new Array(n), height = new Array(n), x = new Array(n), y = new Array(n), m = 256, c = new Array(m); for (var i = 0; i < m; i++) c[i] = 0; for (var i = 0; i < n; i++) c[rank[i] = s.charCodeAt(i)]++; for (var i = 1; i < m; i++) c[i] += c[i - 1]; for (var i = n - 1; i >= 0; i--) sa[--c[rank[i]]] = i; for (var k = 1; k <= n; k <<= 1) { for (var i = n - k, p = 0; i < n; i++) x[p++] = i; for (var i = 0; i < n; i++) if (sa[i] >= k) x[p++] = sa[i] - k; for (var i = 0; i < m; i++) c[i] = 0; for (var i = 0; i < n; i++) c[rank[x[i]]]++; for (var i = 1; i < m; i++) c[i] += c[i - 1]; for (var i = n - 1; i >= 0; i--) sa[--c[rank[x[i]]]] = x[i]; for (var t = rank,rank = y,y = t,p = rank[sa[0]] = 0, i = 1; i < n; i++) { rank[sa[i]] = (y[sa[i]] == y[sa[i - 1]] && y[sa[i] + k] == y[sa[i - 1] + k]) ? p : ++p; } if (p >= n - 1) break; m = p + 1; } for (var k = i =0;i<n;++i){ if(rank[i]==0) continue; if(k) --k; var j=sa[rank[i]-1]; while(i+k<n && j+k<n && s.charAt(i+k)==s.charAt(j+k)) ++k; height[rank[i]]=k; } return { sa: sa, rank: rank, height: height }; } 这个函数创建后缀数组的能不能用DC3实现了，帮我修改为DC3算法可以吗

var i, j, *y = new int[n + 3], * SA12 = new int[n / 3 + 1], * y12 = new int[n / 3 + 1], * SA0 = new int[n / 3], * y0 = new int[n / 3], c0, c1, c2; s[n] = s[n + 1] = s[n + 2] = 0; for (i = 0, j = 0;...

#include<stdio.h> int main(){ int i,j,k,T,n,tmp; scanf("%d",&T); for(i=0;i<T;i++){ scanf("%d",&n); int a[n]; for(j=0;j<n;j++){ scanf("%d",&a[j]); } for(j=0;j<n-1;j++){ for(k=0;k<n-1-j;k++){ if(a[k]>a[k+1]){ tmp=a[k]; a[k]=a[k+1]; a[k+1]=tmp; } } for(k=0;k<n;k++){ printf("%d ",a[k]); } printf("\n"); } } return 0; } 详细解释这段代码 给每一行添加注释

k++){ //循环 n-1-j 次，比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换位置 if(a[k]>a[k+1]){ tmp=a[k]; a[k]=a[k+1]; a[k+1]=tmp; } } for(k=0;k<n;k++){ //循环 n 次，打印当前排序后的数组 ...

void Dispath(MatGraph g,int dist[],int path[],int s[],int v) { int apath[MAXV],d; int i,j,k; for(i=0;i<g.n;i++) { if(s[i]==1&&i!=v) { printf("从顶点%d到顶点%d的路径长度为：%d\t路径为：",v,i,dist[i]); d=0; apath[d]=i; k=path[i]; if(k==-1) printf("无路径\n"); else { while(k!=v) { d++; apath[d]=k; k=path[k]; } d++; apath[d]=v; printf("%d",apath[d]); for(j=d-1;j>=0;j--) printf(",%d",apath[j]); printf("\n"); } } } } void Dijkstra(MatGraph g,int v) { int dist[MAXV]; int path[MAXV]; int s[MAXV]; int i,mindis,j,u; for(i=0;i<g.n;i++) { dist[i]=g.edges[v][i]; s[i]=0; if(g.edges[v][i]<INF) path[i]=v; else path[i]=-1; } s[v]=1; for(i=0;i<g.n-1;i++) { mindis=INF; for(j=0;j<g.n;j++) { if(s[j]==0&&dist[j]<mindis) { u=j; mindis=dist[j]; } } s[u]=1; for(j=0;j<g.n;j++) { if(s[j]==0) { if(g.edges[u][j]<INF&&dist[u]+g.edges[u][j]<dist[j]) { dist[j]=dist[u]+g.edges[u][j]; path[j]=u; } } } } printf(" s数组值："); for(i=0;i<g.n;i++) printf("%3d",s[i]); printf("\n"); printf("dist数组值："); for(i=0;i<g.n;i++) printf("%3d",dist[i]); printf("\n"); printf("path数组值："); for(i=0;i<g.n;i++) printf("%3d",path[i]); printf("\n"); printf("狄克斯特拉算法求解结果：\n"); Dispath(g,dist,path,s,v); }修改完善并给出代码

i < g.n-1; i++) { mindis = INF; for (j = 0; j < g.n; j++) { if (s[j] == 0 && dist[j] < mindis) { u = j; mindis = dist[j]; } } s[u] = 1; for (j = 0; j < g.n; j++) { if (s[j] == 0) { if (g....

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> int trace(int* A, int* B, int n, int m,int*C) { int i,row,column,j,k; int trace=0; for (i = 0;i < n * n;i++) { row = i / n; column = i % n; for (j = 0; j < m;j++) { C[i] = A[row * m + j] * B[column * m + j]; } 上海财经大学统计与管理学院 } for (k = 0;k < n;k++) { trace = trace + C[k * (n + 1) ]; } return (trace); } int main() { int i; int A[600], B[600]; srand(20); for (i = 0;i < 600;i++) A[i] = rand() % 100; srand(10020); for (i = 0;i < 600;i++) B[i] = rand() % 100; int C[400] = { 0 }; printf("%d", trace(A, B, 20, 30,C) ); return 0; }有什么问题或者更好的算法

1. 对于矩阵乘积的计算，可以使用经典的Strassen算法或者更高效的Coppersmith-Winograd算法。 2. 对于矩阵乘积的迹的计算，可以使用更简单的算法，例如直接对矩阵的对角线元素求和。 注：以上算法的实现可以参考...

分析讨论一下这段代码的时间复杂度#include<stdio.h> #include<math.h> #include<string.h> int main() { int m, n; int t[501]; int k[501]; int c[501]; int i, j, h, l; while (scanf("%d %d", &m, &n) != EOF) { memset(c, 0, sizeof(c)); for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &t[i]); } for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &k[i]); } for (i = 0; i < n - 1; i++) { for (j = 0; j < n - i - 1; j++) { if (k[j] < k[j + 1]) { h = k[j];; k[j] = k[j+1]; k[j+1] = h; l = t[j]; t[j] = t[j+1]; t[j+1] = l; } } } for (i = 0; i < n; i++) { for (j = t[i]; j >= 1; j--) { if (c[j] == 0) { c[j] = 1; break; } if (j == 1) { m = m - k[i]; } } } printf("%d\n", m); } return 0; }

3. 第 16-20 行的循环，时间复杂度为 O(n^2)，因为需要对数组 k 进行冒泡排序，最差情况下需要比较 n*(n-1)/2 次。 4. 第 21-30 行的循环，时间复杂度为 O(n^2)，因为对于每个物品，需要在数组 c 中查找第一个可...

有n个整数，请使用选择排序算法对其按从小到大排序，输出第m趟排序的结果。 输入 测试数据有多组，每组的第一行是两个正整数n和m，其中2<=n<=20，0<m<=n-1，第二行是n个整数，所有数据之间均用空格分隔。 输出 对于每组测试数据，输出单独的一行，对这n个整数进行m趟选择排序后的结果。数据之间用一个空格分隔 #include<stdio.h> int main() { int a[21]; int i,j,max,min,k,m,n,t; while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF) { for(i=0;i<n;i++) { scanf("%d",&a[i]); } for(j=0;j<m;j++) { max=-100000; min=1000000; for(i=0;i<n-j;i++) { if(a[i]>max) { max=a[i]; k=i; } } a[k]=a[n-1-j]; a[n-1-j]=max; for(i=0;i<n-j;i++) { if(a[i]<min) { min=a[i]; t=i; } } a[t]=a[j]; a[j]=min; } for(i=0;i<n;i++) { printf("%d ",a[i]); } } return 0; }

i < n - j; i++) { if (a[i] > max) { // 找到当前未排序数组中最大的数 max = a[i]; k = i; // 记录最大值的下标 } } a[k] = a[n - 1 - j]; // 将最大值放置在已排序数组的末尾 a[n - 1 - j] = max; for ...

实验六 欧拉图判定和应用 【实验目的】掌握判断欧拉图的方法。 【实验内容】 判断一个图是不是欧拉图，如果是欧拉图，求出所有欧拉路 【实验原理和方法】 （1）用关系矩阵R=表示图。 （2）对无向图而言，若所有结点的度都是偶数，则该图为欧拉图。 C语言算法： flag=1; for(i=1;i<=n && flag;i++) { sum=0; for(j=1;j<=n;j++) if(r[i][j]) sum++; if(sum%2==0) flag=0; } 如果 flag 该无向图是欧拉图 （3）对有向图而言，若所有结点的入度等于出度，则该图为欧拉图。 C语言算法： flag=1; for(i=1;i<=n && flag;i++) { sum1=0; sum2=0; for(j=1;j<=n;j++) if(r[i][j]) sum1++; for(j=1;j<=n;j++) if(r[j][i]) sum2++; if(sum1%2==0 || sum2%2==0) flag=0; } 如果 flag 该有向图是欧拉图 （4）求出欧拉路的方法：欧拉路经过每条边一次且仅一次。可用回溯的方法求得所有欧拉路。 C语言算法： int count=0,cur=0,r[N][N]; // r[N][N]为图的邻接矩阵，cur为当前结点编号，count为欧拉路的数量。 int sequence[M];// sequence保留访问点的序列，M为图的边数 输入图信息; void try1(int k) //k表示边的序号 { int i,pre=cur; //j保留前一个点的位置,pre为前一结点的编号 for (i=0;i<N;i++) if (r[cur][i]) //当前第cur点到第i点连通 { //删除当前点与第i点的边，记下第k次到达点i，把第i个点设为当前点 r[cur][i]=0;cur=sequence[k]=i; if (k<M) try1(k+1); //试下一个点 else prt1();//经过了所有边，打印一个解 //上面条件不满足，说明当前点的出度为0，回溯，试下一位置 r[pre][i]=1;cur=pre; } }

这段C语言代码是关于欧拉图判定和欧拉路求解的算法，主要分为无向图和有向图两种情况。 对于无向图，算法遍历所有的节点，判断每个节点的度数是否为偶数，如果有一个节点的度数为奇数，则该无向图不是欧拉图。 ...

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int no; char info; } VertexType; typedef struct { int edges[MAXV][MAXV]; int n, e; VertexType vexs[MAXV]; } MatGraph; void CreatMat(MatGraph &g, int A[MAXV][MAXV], int n, int e) { int i, j; g.n = n; g.e = e; for (i = 0; i < g.n; i++) for (j = 0; j < g.n; j++) g.edges[i][j] = A[i][j]; } void DispMat(MatGraph g) { int i, j; for (i = 0; i < g.n; i++) { for (j = 0; j < g.n; j++) if (g.edges[i][j] != INF) printf("%4d", g.edges[i][j]); else printf("%4s", "∞"); printf("\n"); } } int Prim(MatGraph g, int v) { int lowcost[MAXV], min, n = g.n, sum; int closest[MAXV], i, j, j; for (i = 0; i < n; i++) { lowcost[i] = g.edges[v][i]; closest[i] = v; } for (i = 1; i < n; i++) { min = INF; for (j = 0; j < n; j++) if (lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min) { min = lowcost[j]; k = j; } printf("\n 城市%d和城市%d之间的最短距离为:%d\n", closest[k] + 1, k + 1, min * 10); sum = sum + min; lowcost[k] = 0; for (j = 0; j < n; j++) if (g.edges[k][j] != 0 && g.edges[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = g.edges[k][j]; closest[j] = k; } } return sum; } int main() { int v = 3, k; MatGraph g; int A[MAXV][MAXV] = { {0, 6, 1, 5, INF, INF}, {6, 0, 5, INF, 3, INF}, {1, 5, 0, 5, 6, 4}, {5, INF, 5, 0, INF, 0, 6}, {INF, 3, 6, INF, 0, 6}, {INF, INF, 4, 2, 6, 0} }; int n = 6, e = 10; CreateMat(g, A, n, e); printf("城市连接图的邻接矩阵:\n"); DispMat(g); printf("\n普利姆算法求解结果:\n"); k = Prim(g, 0); printf("\n各个城市之间的总最短距离为:%d千米\n", k * 10); return 1; }改bug

= 0 && g.edges[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = g.edges[k][j]; closest[j] = k; } } } return sum; } int main() { int v = 3, k; MatGraph g; int A[MAXV][MAXV] = { {0, 6, 1, 5, INF, INF}, {6...

#define MAXM 102 //问题表示 int n; //部件数 int m; //供应商数 int cost; //限定价格 int w[MAXN][MAXM]; //w[i][j]为第i个零件在第j个供应商的重量 int c[MAXN][MAXM]; //c[i][j]为第i个零件在第j个供应商的价格 //求解结果表示 int bestx[MAXN]; int x[MAXN]; int cw=0,cc=0; int bestw=999999; bool find(int i,int j) //如果j在x[1..i-1]中出现，返回true，否则返回false { for (int k=1;k<i;k++) if (x[k]==j) return true; return false; } void dfs(int i) //求解算法 { /*补齐代码*/ } int main() { int i,j; scanf("%d%d%d",&n,&m,&cost); //输入部件数,供应商数,限定价格 for(i=1; i<=n; i++) //输入各部件的在不同供应商的重量 for(j=1; j<=m; j++) scanf("%d",&w[i][j]); for(i=1; i<=n; i++) //输入各部件的在不同供应商的价格 for(j=1; j<=m; j++) scanf("%d",&c[i][j]); dfs(1); //i从1开始搜索 for(i=1;i<=n;i++) //输出每个部件的供应商 printf("%d ",bestx[i]); printf("\n%d\n",bestw); //输出最小重量 return 0; }

if (c[i][j] <= cost && !find(i, j)) { //价格不超过限定价格且该供应商未选择过 x[i] = j; cc += c[i][j]; cw += w[i][j]; dfs(i + 1); cc -= c[i][j]; cw -= w[i][j]; x[i] = 0; } } }

分析下面代码动态规划的算法思路和相关逻辑 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; int profit[4][7] = { {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 3, 5, 6, 7, 6, 5}, {0, 4, 6, 7, 8, 9, 10}, {0, 2, 5, 9, 8, 8, 7}}; int dp[10][10][10]; int main() { memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < 7; i++) for (int j = 0; j < 7; j++) for (int k = 0; k < 7; k++) { dp[i][j][k] = max(dp[i][j][k], profit[1][i] + profit[2][j] + profit[3][k]); } int l = -1, r = -1, m = -1, res = -1; for (int i = 0; i < 7; i++) for (int j = 0; j < 7; j++) for (int k = 0; k < 7; k++) if ((i + k + j <= 6 && i + k + j >= 4) && res < dp[i][j][k]) { res = dp[i][j][k]; l = i; r = j; m = k; } printf("%d\n", l + r + m); printf("%d %d %d\n", l, r, m); printf("%d", res); return 0; }

其中，dp[i][j][k]表示从A数组中选出第i个数字，从B数组中选出第j个数字，从C数组中选出第k个数字时的三元组之和。 3. 遍历所有可能的三元组，并将它们的和存储到dp数组中。 4. 遍历dp数组，找到所有满足下标之和在4...
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基于python django的多商家网上商城平台分账系统资料齐全+详细文档.zip

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