public static int minNumberInRotateArray(int n[][]) { int max = 0; int dp[][] = new int[n.length][n.length]; dp[0][0] = n[0][0]; for(int i=1;i<n.length;i++){ for(int j=0;j<=i;j++){ if(j==0){ //如果是第一列，直接跟他上面数字相加 dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j]; }else{ //如果不是第一列，比较他上面跟上面左面数字谁大，谁大就跟谁相加，放到这个位置 dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]; } max = Math.max(dp[i][j], max); } } return max; }

这段代码是一个求二维数组中从左上角到右下角的所有路径中数字和的最大值的问题。这个问题可以使用动态规划来解决。

具体来说，代码中的dp数组表示从左上角到达当前位置的最大数字和。初始化时，将dp[0][0]赋值为n[0][0]，表示从左上角到达左上角的数字和就是左上角的数字本身。

然后，从第二行开始，对于每个位置(i, j)，如果它是第一列，那么它只能从上面的数字转移过来，所以dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j]；如果它不是第一列，那么它可以从上面或者上面左面的数字转移过来，所以dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]。最后，遍历dp数组，找到最大的数字和，就是从左上角到右下角的所有路径中数字和的最大值。

需要注意的是，这个算法的时间复杂度是O(n^2)，其中n表示二维数组的边长。

相关问题

把这个public static int minNumberInRotateArray(int n[][]) { int max = 0; int dp[][] = new int[n.length][n.length]; dp[0][0] = n[0][0]; for(int i=1;i<n.length;i++){ for(int j=0;j<=i;j++){ if(j==0){ //如果是第一列，直接跟他上面数字相加 dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j]; }else{ //如果不是第一列，比较他上面跟上面左面数字谁大，谁大就跟谁相加，放到这个位置 dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j]; } max = Math.max(dp[i][j], max); } } return max; }翻译成C语言形式

以下是将Java代码翻译成C语言的形式：

int minNumberInRotateArray(int n[][n]) {
    int max = 0;
    int dp[n][n];
    dp[0][0] = n[0][0];
    for(int i = 1; i < n; i++) {
        for(int j = 0; j <= i; j++) {
            if(j == 0) {
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + n[i][j];
            } else {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + n[i][j];
            }
            max = max(dp[i][j], max);
        }
    }
    return max;
}

请注意，这里的max函数需要自己实现，可以使用标准库中的max函数，也可以手动编写一个比较大小的函数。此外，Java中的数组下标从0开始，而C语言中的数组下标从1开始，因此在翻译时需要注意索引的转换。

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { // 输入获取 public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); Integer[] arr = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).map(Integer::parseInt).toArray(Integer[]::new); System.out.println(getResult(arr)); } // 算法入口 public static int getResult(Integer[] arr) { int n = arr.length; int[] dp = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { if (i == 0) { dp[0] = Math.max(0, arr[0]); } else if (i < 3) { dp[i] = Math.max(0, dp[i - 1] + arr[i]); } else { dp[i] = Math.max(dp[i - 3], dp[i - 1] + arr[i]); } } return dp[n - 1]; } }为什么动态规划返回的是dp[n-1]

动态规划返回的是`dp[n-1]`是因为在这个算法中，`dp[i]`表示以第`i`个元素结尾的子数组的最大和。我们需要找到整个数组中的最大和子数组，因此最终的结果就是`dp[n-1]`，其中`n`是数组的长度。

在算法的循环中，我们计算了每个位置上的最大和子数组，并将其保存在`dp`数组中。最后，`dp[n-1]`就是整个数组的最大和子数组的和。

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