为什么maxL要在数组左边而不能在数组右边

时间: 2023-05-29 15:03:30 浏览: 55
在滑动窗口算法中,maxL表示窗口的左边界,maxR表示窗口的右边界。由于窗口的大小是固定的,当右边界向右移动时,左边界也会向右移动。因此,maxL必须在左边而不能在右边,否则会导致计算错误。如果将maxL放在右边,可能会导致左边界超出数组范围,或者无法正确计算窗口的大小。因此,maxL必须始终在窗口的左边。
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假设某公司在过去n天中的股票价格记录在数组A[1...n]中。我们希望从中找出两天的价格,其价格的增幅最大。也就是说,我们希望找到A[i]和A[j],i < j,使得M = A[j] - A[i]的值最大,即M = Max{A[j] - A[i]|1 <= i < j <= n}。请采用分治策略设计求解M的算法

分治策略求解最大股票价格增幅问题可以采用类似于归并排序的思路,将数组A[1...n]分为两个子数组A[1...mid]和A[mid+1...n],分别求出这两个子数组的最大股票价格增幅M1和M2,然后将M1和M2进行比较,取较大的那个作为整个数组的最大股票价格增幅M。接着考虑跨越中点的情况,即找出一个最大值maxL和最小值minR,使得maxL在A[1...mid]中,minR在A[mid+1...n]中,并且M = maxL - minR。这个问题可以通过线性扫描求解,具体可以采用扫描一遍数组的方法。最后,将上述三种情况得到的最大股票价格增幅M1、M2和M进行比较,取其中的最大值作为结果。 具体实现可以参考以下代码: ```java public static int maxStockPrice(int[] A, int left, int right) { if (left == right) { return 0; } int mid = left + (right - left) / 2; int M1 = maxStockPrice(A, left, mid); int M2 = maxStockPrice(A, mid+1, right); int maxL = A[mid], minR = A[mid+1]; for (int i = mid; i >= left; i--) { maxL = Math.max(maxL, A[i]); } for (int i = mid+1; i <= right; i++) { minR = Math.min(minR, A[i]); } int M3 = maxL - minR; return Math.max(M1, Math.max(M2, M3)); } public static void main(String[] args) { int[] A = {1, 5, 3, 8, 4, 9, 2, 7}; int M = maxStockPrice(A, 0, A.length-1); System.out.println(M); } ``` 该算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组A的长度。

编程实现有向图图的邻接矩阵存储,并计算给定结点的入度和出度。【输入形式】 【输出形式】 【样例输入】(所有数据从键盘输入) 4 4 A B C D A B A D B C C A A 【样例输出】 This graph has 4 vertexs, and 4 edges. The information of vertexs are: A 0 B 1 C 2 D 3 The adjacent matrix of graph is: 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 The in-degree of A is 1 The out-degree of A is 2 #include<iostream> #include<string> #include<cstring> #include<fstream> using namespace std; const int MAXL = 20; struct Node {//结点 string data;//结点值 int no;//结点编号 Node(string data):data(data),no(0){} Node() { data = ""; no = 0; } }; struct MGraph { int n, e;//顶点数和边数 Node VEXS[MAXL];//顶点数组 int Edge[MAXL][MAXL];//邻接矩阵 MGraph() { n = e = 0; memset(Edge, 0, sizeof(Edge)); } };

#include<iostream> #include<string> #include<cstring> #include<fstream> using namespace std; const int MAXL = 20; struct Node{//结点 string data;//结点值 int no;//结点编号 Node(string data):data(data),no(0){} Node() { data = ""; no = 0; } }; struct MGraph{ int n, e;//顶点数和边数 Node VEXS[MAXL];//顶点数组 int Edge[MAXL][MAXL];//邻接矩阵 MGraph() { n = e = 0; memset(Edge, 0, sizeof(Edge)); } }; int main() { MGraph G; string start, end; cin >> G.n >> G.e; for(int i = 0; i < G.n; i++) {//读入结点数据 string data; cin >> data; G.VEXS[i] = Node(data); G.VEXS[i].no = i; } for(int i = 0; i < G.e; i++) {//读入边数据 cin >> start >> end; int s, e; for(int j = 0; j < G.n; j++) {//找到起点和终点对应的编号 if(G.VEXS[j].data == start) { s = j; } if(G.VEXS[j].data == end) { e = j; } } G.Edge[s][e] = 1;//在邻接矩阵中标记该边 } cout << "This graph has " << G.n << " vertexs, and " << G.e << " edges." << endl; cout << "The information of vertexs are: " << endl; for(int i = 0; i < G.n; i++) {//输出结点信息 cout << G.VEXS[i].data << " " << i << " "; } cout << endl << "The adjacent matrix of graph is: " << endl; for(int i = 0; i < G.n; i++) {//输出邻接矩阵 for(int j = 0; j < G.n; j++) { cout << G.Edge[i][j] << " "; } cout << endl; } string node; cin >> node; int no; for(int i = 0; i < G.n; i++) {//找到指定结点的编号 if(G.VEXS[i].data == node) { no = i; break; } } int in_degree = 0, out_degree = 0; for(int i = 0; i < G.n; i++) {//计算指定结点的入度和出度 if(G.Edge[i][no] == 1) { in_degree++; } if(G.Edge[no][i] == 1) { out_degree++; } } cout << "The in-degree of " << node << " is " << in_degree << endl; cout << "The out-degree of " << node << " is " << out_degree << endl; return 0; }

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