动态规划最大子段和 c++代码

动态规划最大子段和是一个经典的问题，它可以在一维数组中寻找一个连续子数组，使得该子数组的元素之和最大。以下是 C++ 代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

int maxSubArraySum(int arr[], int n) {
    int max_so_far = arr;
    int curr_max = arr;

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        curr_max = max(arr[i], curr_max + arr[i]);
        max_so_far = max(max_so_far, curr_max);
    }
    return max_so_far;
}

int main() {
    int arr[] = {-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr);

    int max_sum = maxSubArraySum(arr, n);
    cout << "最大子段和为 " << max_sum << endl;

    return 0;
}

相关问题

最大子段和动态规划c＋＋代码

最大子段和动态规划是两个不同的概念，我可以为你分别介绍它们。

最大子段（Maximum Subarray）是指在一个数组中找到一个连续的子数组，使得子数组的元素之和最大。这个问题可以通过动态规划来解决。

动态规划（Dynamic Programming）是一种解决问题的方法，它将问题分解为更小的子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。

下面是一个使用动态规划解决最大子段和问题的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>

int maxSubArray(std::vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    std::vector<int> dp(n); // dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子段和
    dp = nums;
    int maxSum = dp;

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        dp[i] = std::max(nums[i], dp[i-1] + nums[i]);
        maxSum = std::max(maxSum, dp[i]);
    }

    return maxSum;
}

int main() {
    std::vector<int> nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
    int maxSum = maxSubArray(nums);
    std::cout << "最大子段和为：" << maxSum << std::endl;

    return 0;
}

以上代码中，`maxSubArray`函数使用动态规划的思想，通过遍历数组计算以每个元素结尾的最大子段和，并同时更新全局的最大子段和。最后返回全局的最大子段和。

c++动态规划最大子段和

C++动态规划最大子段和问题是一个经典的算法问题，它的目的是在一个给定的整数序列中，找到一个连续的子序列，使得该子序列中的元素之和最大。

动态规划算法是解决该问题的一种常见方法。具体来说，我们可以使用一个数组dp来记录每个位置结尾的最大子段和，也就是以该位置为结尾的所有连续子序列中元素之和最大的值。初始状态下，dp等于序列中第一个元素。然后，我们可以从第二个元素开始遍历整个序列，对于每个位置i，如果dp[i-1]为正数，则dp[i]=dp[i-1]+nums[i]；否则，dp[i]=nums[i]。最后，我们在dp数组中找到最大值即可。

下面是C++代码示例：

int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    int n = nums.size();
    if (n == 0) return 0;
    vector<int> dp(n);
    dp = nums;
    int res = dp;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        dp[i] = max(dp[i-1], 0) + nums[i];
        res = max(res, dp[i]);
    }
    return res;
}