最大子段和动态规划c

最大子段和问题是指在一个一维数组中找到一个连续子数组，使得该子数组的和最大。动态规划是解决该问题的一种常用方法。下面是使用动态规划求解最大子段和的C语言代码：

#include <stdio.h>

int maxSubArraySum(int a[], int size)
{
    int max_so_far = a[0];
    int curr_max = a[0];

    for (int i = 1; i < size; i++)
    {
        curr_max = (a[i] > curr_max + a[i]) ? a[i] : curr_max + a[i];
        max_so_far = (curr_max > max_so_far) ? curr_max : max_so_far;
    }

    return max_so_far;
}

int main()
{
    int a[] = {-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3};
    int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
    int max_sum = maxSubArraySum(a, n);
    printf("Maximum contiguous sum is %d\n", max_sum);
    return 0;
}

相关问题

最大子段和动态规划c语言

以下是使用动态规划算法求解最大子段和的C语言代码：

#include <stdio.h>

int maxSubArraySum(int a[], int size) {
    int max_so_far = a[0];
    int curr_max = a[0];

    for (int i = 1; i < size; i++) {
        curr_max = (a[i] > curr_max + a[i]) ? a[i] : curr_max + a[i];
        max_so_far = (max_so_far > curr_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[0]);
    int max_sum = maxSubArraySum(arr, n);
    printf("Maximum contiguous sum is %d\n", max_sum);
    return 0;
}

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。该算法的基本思想是，对于数组中的每个元素，计算以该元素为结尾的最大子段和，然后取所有最大子段和的最大值作为最终结果。

C语言最大子段和动态规划算法

C语言最大子段和问题是一个经典的动态规划问题，其解法可以通过动态规划算法来实现。具体来说，可以使用一个一维数组来记录以当前位置为结尾的最大子段和，然后通过遍历整个数组来找到最大的子段和。

下面是C语言实现最大子段和动态规划算法的代码：

#include <stdio.h>

int maxSubArray(int* nums, int numsSize){
    int dp[numsSize];
    dp[0] = nums[0];
    int maxSum = dp[0];
    for(int i=1; i<numsSize; i++){
        dp[i] = nums[i] + (dp[i-1]>0 ? dp[i-1] : 0);
        if(dp[i] > maxSum){
            maxSum = dp[i];
        }
    }
    return maxSum;
}

int main(){
    int nums[] = {-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4};
    int numsSize = sizeof(nums)/sizeof(nums[0]);
    int maxSum = maxSubArray(nums, numsSize);
    printf("The maximum subarray sum is %d\n", maxSum);
    return 0;
}

输出结果为：The maximum subarray sum is 6