最大子段和动态规划c语言
时间: 2023-11-27 15:47:45 浏览: 99
以下是使用动态规划算法求解最大子段和的C语言代码:
```c
#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。
相关问题
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:
```c
#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
最大子段和c语言动态规划
最大子段和是一个经典的动态规划问题,其解法可以用C语言实现。该问题的目标是在一个数组中找到一个非空连续子数组,使得该子数组所有数之和尽可能大,子数组最小长度为1。下面是一个C语言动态规划的实现代码:
```
#include <stdio.h>
long long num[200001], dp[200001]; //dp[i]表示为第i个数字作为结尾的最大和 ,num[i]用于记录原始数据
int max(int x, int y) //定义一个返回二者较大值的函数
{
return (x > y) ? x : y;
}
int main()
{
int n, i, max_sum; //n用于接收数组的长度,max_sum用于记录dp[i]中的最大值
while (scanf("%d", &n) != EOF)
{
for (i = 1; i <= n; i++)
scanf("%lld", &num[i]);
dp[1] = num[1];
max_sum = dp[1];
for (i = 2; i <= n; i++)
{
dp[i] = max(dp[i - 1] + num[i], num[i]); //找到关系
if (max_sum < dp[i])
max_sum = dp[i];
}
printf("%d\n", max_sum);
}
return 0;
}
```
该代码中,我们使用了一个dp数组来记录以第i个数字作为结尾的最大和。我们可以通过比较dp[i-1]+num[i]和num[i]的大小来找到dp[i]和dp[i-1]之间的关系。最后,我们可以通过比较dp数组中的最大值来得到最终的结果。
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